Какой метод является предпочтительным для проведения специальных тестов для внутрисубъектных тестов? Я видел опубликованную работу, где используется HSD Тьюки, но обзор Keppel и Maxwell & Delaney предполагает, что вероятное нарушение сферичности в этих конструкциях делает ошибочный термин ошибочным, и этот подход проблематичным. Maxwell & Delaney предлагают подход к проблеме в своей книге, но я никогда не видел, чтобы это было так в любом пакете статистики. Является ли подход, который они предлагают, уместным? Будет ли разумной поправка Бонферрони или Сидака на множественные парные выборочные t-тесты? Приемлемый ответ предоставит общий код R, который может выполнять пост-специальные операции на простых, многоцелевых и смешанных схемах, созданных ezANOVA
функцией в ez
пакете, и соответствующие цитаты, которые, вероятно, будут обсуждаться с рецензентами.
lme
или lmer
функцией или с некоторыми более традиционными методами , как Т-тест или ANOVA (как я в настоящее время пытаюсь использовать его с ANOVAs).
lme
, см. Комментарии к принятому ответу: stats.stackexchange.com/q/14088/442 С объектом класса, который lme
вы можете использовать multcomp
для внутрисубъектных эффектов. Он предлагает различные типы корректировки альфа-ошибок, но в основном те, которые вам не особенно нравятся (как предложенный мной вариант, который был признан сообществом «правильным»). Помимо виньетки, есть также книга, multcomp
которая объясняет все методы. Если вы хотите пост-hocs без настройки, используйте либо fit.contrast
из, либо из gmodel
нового contrast
пакета.
ezANOVA
функции? Если это так, я думаю, что могу ответить на этот вопрос, но A будет полагаться на тесты для одномерных моделей, для которых сферичность является критическим допущением. Если вам не нужно, чтобы A ограничивался вычислениями ez
пакета ANOVA , я мог бы дать A, который использует многовариантные модели для специальных тестов.