R语言中重复测量下的方差分析
许多时候，我们实验过程中由于人力物力的限制，导致同一重复的指标并非同一时间测定完成，对于有些对时间较为敏感的指标则会造成较为显著的影响，因此，我们会被要求做重复测量下的方差分析，看看时间的影响下对其结果是否有显著影响。亦或我们对同一块样地进行取样时（例如样方），为了说明自己的样方有代表性，也要使用重复测量下的方差分析说明样方间差异不显著，取的样本有代表性。
数据准备
实现代码
repm <- read.csv(file.choose(),header=T)
fit<-aov(height~treatment*Time+Error(plant/Time),data=repm)
summary(fit)
with(repm,interaction.plot(Time,treatment,height,type = "b",col = c("red","blue"),pch = c(16,18),main="Interaction Plot for treatment and Time"))
boxplot(height~treatment*Time, data = repm,col=(c("gold","green")),main="", ylab="")
出图
从上图可以看出，各时间段的 P<0.01说明各个时间点的数据的差异有统计学意义
从上图可以看出，time*treatment 的 P<0.05说明时间和分组有交互作用说明时间因素的作用随不同的处理的不同而不同
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