奇怪的方差分析结果:三方互动的pvalue 1

我运行一个三路交互,预测“判断”从“factor_1”(主题,两个水平),“factor_2”(主题,两个水平)和factor_3(主题内,两个级别)。 我有120名参与者在每个级别的factor_1和factor_2(30)

model <- aov(
judgment ~ factor_1factor_2factor_3 +
Error(participant/factor_3),
data = MyData)
summary(model)
我接到一个奇怪的3路交互结果:平方之和,意味着平方,和F值有一个值(完全)0,p值是1。

怎么可能?

这里是我的数据:

MyData = structure(list(participant = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L,
3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 6L, 7L, 7L, 8L, 8L, 9L, 9L, 10L, 10L,
11L, 11L, 12L, 12L, 13L, 13L, 14L, 14L, 15L, 15L, 16L, 16L, 17L,
17L, 18L, 18L, 19L, 19L, 20L, 20L, 21L, 21L, 22L, 22L, 23L, 23L,
24L, 24L, 25L, 25L, 26L, 26L, 27L, 27L, 28L, 28L, 29L, 29L, 30L,
30L, 31L, 31L, 32L, 32L, 33L, 33L, 34L, 34L, 35L, 35L, 36L, 36L,
37L, 37L, 38L, 38L, 39L, 39L, 40L, 40L, 41L, 41L, 42L, 42L, 43L,
43L, 44L, 44L, 45L, 45L, 46L, 46L, 47L, 47L, 48L, 48L, 49L, 49L,
50L, 50L, 51L, 51L, 52L, 52L, 53L, 53L, 54L, 54L, 55L, 55L, 56L,
56L, 57L, 57L, 58L, 58L, 59L, 59L, 60L, 60L, 61L, 61L, 62L, 62L,
63L, 63L, 64L, 64L, 65L, 65L, 66L, 66L, 67L, 67L, 68L, 68L, 69L,
69L, 70L, 70L, 71L, 71L, 72L, 72L, 73L, 73L, 74L, 74L, 75L, 75L,
76L, 76L, 77L, 77L, 78L, 78L, 79L, 79L, 80L, 80L, 81L, 81L, 82L,
82L, 83L, 83L, 84L, 84L, 85L, 85L, 86L, 86L, 87L, 87L, 88L, 88L,
89L, 89L, 90L, 90L, 91L, 91L, 92L, 92L, 93L, 93L, 94L, 94L, 95L,
95L, 96L, 96L, 97L, 97L, 98L, 98L, 99L, 99L, 100L, 100L, 101L,
101L, 102L, 102L, 103L, 103L, 104L, 104L, 105L, 105L, 106L, 106L,
107L, 107L, 108L, 108L, 109L, 109L, 110L, 110L, 111L, 111L, 112L,
112L, 113L, 113L, 114L, 114L, 115L, 115L, 116L, 116L, 117L, 117L,
118L, 118L, 119L, 119L, 120L, 120L), .Label = c("101", "102",
"103", "104", "105", "106", "107", "108", "109", "110", "111",
"112", "113", "114", "115", "116", "117", "118", "119", "120",
"121", "122", "123", "124", "125", "126", "127", "128", "129",
"130", "131", "132", "133", "134", "135", "136", "137", "138",
"139", "140", "141", "142", "143", "144", "145", "146", "147",
"148", "149", "150", "151", "152", "153", "154", "155", "156",
"157", "158", "159", "160", "161", "162", "163", "164", "165",
"166", "167", "168", "169", "170", "171", "172", "173", "174",
"175", "176", "177", "179", "180", "181", "182", "183", "184",
"185", "186", "187", "188", "189", "190", "191", "192", "193",
"194", "195", "196", "197", "198", "199", "200", "201", "202",
"203", "204", "205", "206", "207", "208", "209", "210", "211",
"212", "213", "214", "215", "216", "217", "218", "219", "220",
"221"), class = "factor"), factor_1 = structure(c(2L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L,

原文地址:http://blog.51cto.com/14021402/2323342

时间: 2024-08-30 17:29:13

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