可生成图片类型(推荐)
可生成数据表类型(推荐)
Zeroclanzhang(讨论 | 贡献) 无编辑摘要 |
无编辑摘要 |
||
第29行: | 第29行: | ||
== '''节点使用的R语言示例代码''' == | |||
=== Two Way ANCOVA === | |||
<syntaxhighlight lang="R"> | |||
aov_ez( | |||
id, | |||
dv, | |||
data, | |||
between = NULL, | |||
within = NULL, | |||
covariate = NULL, | |||
observed = NULL, | |||
type = afex_options("type"), | |||
factorize = afex_options("factorize"), | |||
return = afex_options("return_aov") | |||
) | |||
</syntaxhighlight> | |||
方法参见'''R package: afex'''的官方文档 | |||
== '''节点使用指南''' == | |||
* 用于分析两个分类自变量(因子)和一个连续协变量对一个连续因变量的影响 | |||
* 能够控制协变量对因变量的影响,从而更准确地估计自变量对因变量的影响 | |||
=== 方法选择 === | |||
* 无方法选择 | |||
=== 参数配置 === | |||
* 因变量:选择正态分布连续型数值变量。如果选择多个,每个变量做一次ANCOVA | |||
* 分组自变量1:选择一个分类分组变量,第一个因素 | |||
* 分组自变量2:选择一个分类分组变量,第二个因素 | |||
* 协变量: 选择一个或者多个协变量,可以是连续型或者离散型 | |||
* 因变量,分组自变量1,分组自变量2和协变量要规避复用 | |||
* 此算法兼容空值 | |||
=== 注意事项 === | |||
* 检查数据是否满足正态分布、独立性、方差齐性等基本假设 | |||
* 检验协变量和因变量是否有交互作用,如果有,标准ANCOVA可能不适用 | |||
* 确保每个组的样本量足够,以便有足够的统计功效检测组间差异 | |||
== '''引用''' == | |||
{{Reflist}} | |||
{{Navplate AlgorithmNodeList}} | {{Navplate AlgorithmNodeList}} | ||
[[Category:方差分析]] | [[Category:方差分析]] |
节点状态 | / Win10及以上可用
在V1.0.2部署
|
---|---|
Two_Way_ANCOVA | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | Two Way ANCOVA |
功能主类别 | 数据分析 |
英文缩写 | ANCOVAT |
功能亚类别 | 方差分析 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | R |
节点简介 | |
双因素协方差分析结合了双因素方差分析和协方差分析。该方法用于检验两个分类自变量(因素)和一个连续协变量对一个连续因变量的影响,并且可以控制一个或多个连续协变量的影响。 用途:用于确定因素A、因素B以及它们的交互效应是否显著影响因变量,同时控制了协变量的影响。 参数:选择正态分布数值因变量,两个自变量因素,一个或多个协变量。 | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 6个 |
Output-出口 | 2个 |
Loop-支持循环 | 是 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | One_Way_ANCOVA |
下一节点 | 一般线性相关分析 |
相关网站 |
aov_ez(
id,
dv,
data,
between = NULL,
within = NULL,
covariate = NULL,
observed = NULL,
type = afex_options("type"),
factorize = afex_options("factorize"),
return = afex_options("return_aov")
)
方法参见R package: afex的官方文档
查找其他类别的节点,请参考以下列表