[問題] 看不懂圖表
假如實驗是考驗受試者是使用部分閱讀處理或整體閱讀處理，因此在3種情境下，
一致(consistent)、中性(neutral)、混淆(conflicting)，做實驗。
$ANOVA
Effect DFn DFd SSn SSd F p
1 (Intercept) 1 33 6.120641e+07 718825.72 2.809877e+03 1.622766e-33
2 repType 1 33 3.263329e+01 314713.63 3.421837e-03 9.537060e-01
3 stiType 2 66 7.903095e+04 76807.07 3.395549e+01 7.244635e-11
4 repType:stiType 2 66 1.687792e+04 74880.02 7.438182e+00 1.221339e-03
p<.05 ges
1 * 9.810034e-01
2 2.753262e-05
3 * 6.251176e-02
4 * 1.404031e-02
跑出來的數值中，不知道那1234代表什麼，雖然我知道2沒有達顯著，還有這是
二因子變異數分析。
附圖 http://ppt.cc/HssA
看不出來哪一個與哪一個有顯著關係
還有事後比較
Mauchly's Test for Sphericity`
Effect W p p<.05
3 stiType 0.8260136 0.04696722 *
4 repType:stiType 0.8206460 0.04231491 *
$`Sphericity Corrections`
Effect GGe p[GG] p[GG]<.05 HFe p[HF]
3 stiType 0.8517986 1.390204e-09 * 0.8934302 6.057836e-10
4 repType:stiType 0.8479218 2.315983e-03 * 0.8889983 1.947645e-03
p[HF]<.05
3 *
4 *
可以高手幫解釋 ..
Linear mixed model fit by REML
Formula: M ~ cond + (1 + cond | id)
Data: lmm.rt.bysubj
AIC BIC logLik deviance REMLdev
2155 2248 -1050 2135 2099
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
id (Intercept) 3579.55 59.829
cond.Attention(G-L) 6154.26 78.449 -0.071
cond.GL_relation(Cons-Neur)@G 200.51 14.160 0.402 -0.115
cond.GL_relation(Cons-Neur)@L 1263.90 35.551 -0.204 0.196
cond.GL_relation(Conf-Neur)@G 2024.96 45.000 0.474 0.455
cond.GL_relation(Conf-Neur)@L 2514.76 50.147 -0.049 -0.334
Residual 305.30 17.473
0.030
0.175 0.077
-0.329 0.465 -0.012
Number of obs: 204, groups: id, 34
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 547.7513 10.3333 53.01
cond.Attention(G-L) -0.7999 13.6746 -0.06
cond.GL_relation(Cons-Neur)@G 2.3733 4.8843 0.49
cond.GL_relation(Cons-Neur)@L -24.2590 7.4251 -3.27
cond.GL_relation(Conf-Neur)@G 57.3200 8.8043 6.51
cond.GL_relation(Conf-Neur)@L 13.0641 9.5874 1.36
> #contrasts(lmm.rt.bysubj$cond) <- fractions(inv.cmat.AatR) # set_size
simple simple effets mode
> #print(lmer(M ~ cond + (1 + cond | id), data = lmm.rt.bysubj, na.action =
na.omit), cor=FALSE)
> #
>
/constract@@
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推
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