User Tools

Site Tools


factorial_anova

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
Last revisionBoth sides next revision
factorial_anova [2023/05/01 00:50] hkimscilfactorial_anova [2024/04/29 08:43] – [예 1] hkimscil
Line 324: Line 324:
 10    1      2         9 10    1      2         9
 11    1      2         8 11    1      2         8
-12    1      2        12+12    1      2        10
 13    2      2        13 13    2      2        13
 14    2      2        15 14    2      2        15
Line 337: Line 337:
 23    2      3        10 23    2      3        10
 24    2      3        13 24    2      3        13
- 
 > de$type <- factor(de$type, level=c(1,2), label=c("super", "best")) > de$type <- factor(de$type, level=c(1,2), label=c("super", "best"))
 > de$w.temp <- factor(de$w.temp, level=c(1,2,3), label=c("cold", "warm", "hot")) > de$w.temp <- factor(de$w.temp, level=c(1,2,3), label=c("cold", "warm", "hot"))
Line 353: Line 352:
 10 super   warm         9 10 super   warm         9
 11 super   warm         8 11 super   warm         8
-12 super   warm        12+12 super   warm        10
 13  best   warm        13 13  best   warm        13
 14  best   warm        15 14  best   warm        15
Line 366: Line 365:
 23  best    hot        10 23  best    hot        10
 24  best    hot        13 24  best    hot        13
- 
 > de.anova <- aov(cleanness ~ type * w.temp, data=de) > de.anova <- aov(cleanness ~ type * w.temp, data=de)
 > summary(de.anova) > summary(de.anova)
             Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)                 Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
-type          20.17   20.17   9.811  0.00576 **  +type             24   24.00   15.43 0.000986 *** 
-w.temp       200.33  100.17  48.730 5.44e-08 *** +w.temp          193   96.50   62.04 8.41e-09 *** 
-type:w.temp  16.33    8.17   3.973  0.03722   +type:w.temp     21   10.50    6.75 0.006496 **  
-Residuals   18  37.00    2.06                     +Residuals   18     28    1.56                     
 --- ---
 Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
 +
 +> with(de, interaction.plot(x.factor=type, 
 ++                           trace.factor=w.temp, response=cleanness, 
 ++                           fun=mean, type="b", legend=T,
 ++                           ylab="cleanness", main="Interaction Plot (type by temp)",
 ++                           pch=c(1,19)))
 +
  
 </code> </code>
 +{{:pasted:20240429-083635.png}}
  
-{{:pasted:20200529-165842.png}}+만약에 손으로 계산했다면 R에서  
 +<code> 
 +pf(15.43, 1, 18, lower.tail=F) 
 +pf(62.04, 2, 18, lower.tail=F) 
 +pf(6.75, 2, 18, lower.tail=F) 
 + 
 + 
 +</code> 
 +<code> 
 +> pf(15.43, 1, 18, lower.tail=F) 
 +[1] 0.000985713 
 +> pf(62.04, 2, 18, lower.tail=F) 
 +[1] 8.40729e-09 
 +> pf(6.75, 2, 18, lower.tail=F) 
 +[1] 0.006496173 
 +>  
 +> </code>
  
 ===== 예 2.  cookie experiment ===== ===== 예 2.  cookie experiment =====
Line 465: Line 487:
 | a R Squared = .102 (Adjusted R Squared = .066)  |||||| | a R Squared = .102 (Adjusted R Squared = .066)  ||||||
  
 +데이터 파일
 +{{:r:cookies.csv}}
 +손으로 계산하기
 +{{:r:cookies.xlsx}}
  
-{{http://commres.net/wiki/_media/cookies.csv|cookies.csv}} 데이터파일 위치 
 <code> <code>
 cookies <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/cookies.csv") cookies <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/cookies.csv")
Line 743: Line 768:
  
  
-{{tag>factorial anova, statisticsTwo-Factor Analysis of Variance, 팩토리얼 아노바, 상호작용효과, 주효과}}+{{tag>factorial_anova statistics Two-Factor_Analysis_of_Variance, 팩토리얼 아노바, 상호작용효과, 주효과}}
factorial_anova.txt · Last modified: 2024/05/01 08:36 by hkimscil

Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki