6. One-factor repeated-measures ANOVA/ANCOVA...
통계 > 평균 > 일-요인 반복-측정 ANOVA/ANCOVA...
Statistics > Means > One-factor repeated-measures ANOVA/ANCOVA...
데이터셋을 활성화시켰다면, '통계 > 평균 > 일-요인 반복-측정 ANOVA/ANCOVA' 메뉴 기능을 사용할 수 있다. carData 패키지의 OBrienKaiser 데이터셋을 이용하여 연습해보자.
먼저, OBrienKaiser 데이터셋을 활성화 시키자. '데이터 > 패키지에 있는 데이터 >
첨부된 패키지에서 데이터셋 읽기...' 메뉴 기능을 선택하고, 다음 화면에서 carData 패키지에 포함된 데이터셋들 중에서 OBrienKasier를 찾아서 선택한다. 그러면, R Commander 상단의 <활성 데이터셋 없음> 버튼이 'OBrienKasier'로 바뀐다.
OBrienKaiser 데이터셋
carData 패키지에 있는 OBrienKaiser 데이터셋이다. carData 패키지는 Rcmdr 패키지가 호출될 때 자동으로 함께 호출되기 때문에 R Commander에서 carData 패키지에 포함된 데이터셋들을 자유롭게 호출할 수 있
rcmdr.kr
'통계 > 평균 > 일-요인 반복-측정 ANOVA/ANCOVA' 메뉴 기능을 선택하자. 아래와 같은 화면이 등장한다.
메뉴 창의 세부 항목을 아래와 같이 설정한다.
data(OBrienKaiser, package="carData")
Anova(lm(cbind(pre.1, post.1, fup.1) ~ gender *treatment, data=OBrienKaiser),
idata=data.frame(Phase=factor(c('pretest', 'posttest', 'followup'))), idesign = ~Phase,
test.statistic="Pillai")
'선택기능' 메뉴 창의 중간에 있는 '반복-측정 평균들'에서 '요인 반응 평균 그리기를 선택하자. 그래픽 창이 등장하며 세개의 단계 'pretest-posttest-followup'의 각 1 level에 해당하는 평균 값 그래프를 생산한다.
repeatedMeasuresPlot(OBrienKaiser, within=c("pre.1", "post.1", "fup.1"), within.names="Phase",
within.levels=list(Phase=c("pretest", "posttest", "followup")), print.tables=FALSE, plot.means=TRUE,
response.name="score")만약 '개인간 요인 (없거나 하나 이상 선택)'에서 gender 와 treatment 두개를 모두 선택하고 그래프를 출력하면 아래와 같이 gender와 treatment변로 평균 그림이 생산된다.
