いろいろ自動化してみた

#データxのz列を独立変数、y1からy2列までを順番に従属変数として一要因分散分析を繰り返させる。

問題点としては多重比較が行えないこと。

anova2<-function(x,z,y1,y2){

  for(a in y1:y2){

    cat("従属変数")

    print(names(x[a]))

    cat("独立変数")

    print(names(x[z]))

    print(anova(aov(x[,a]~x[,z],data=x)))

  }

}

＃#データxのz列とw列を独立変数、y1からy2列までを順番に従属変数として二要因分散分析を繰り返させる。

問題点としては多重比較が行えないこと。

anova3<-function(x,z,w,y1,y2){

  for(a in y1:y2){

    cat("従属変数")

    print(names(x[a]))

    cat("独立変数1")

    print(names(x[z]))

    cat("独立変数2")

    print(names(x[w]))

    print(anova(aov(x[,a]~x[,z]*x[,w],data=x)))

  }

}

＃データxのz列を独立変数、w１からw２を独立変数として、y１からy２列までを順番に従属変数として２要因分散分析

問題点としては多重比較が行えないこと。

計算回数は、(w1-w2+1)*(y1-y2+1)になるので、下手に操作すると負荷が重くなる。

anova4<-function(x,z,w1,w2,y1,y2){

for(b in w1:w2){

for(a in y1:y2){

    cat("従属変数")

    print(names(x[a]))

    cat("独立変数1")

    print(names(x[z]))

    cat("独立変数2")

    print(names(x[b]))

    print(anova(aov(x[,a]~x[,z]*x[,b],data=x)))

}

  }

}

#これまでの、多重比較を行なってくれない問題を解決するためにanovakunを使って分散分析を繰り返させてみる。

データxにおいて、独立変数z（水準k）と独立変数w（水準j）、従属変数はy1からy2をとり２要因分散分析（参加者内計画）を行う。

指定は全て列で行う。

問題点：水準数が変わるとうまく対応できない。

source("anovakun_481.txt")

anova6_kun<-function(x,z,k,w,j,y1,y2){

  for(a in y1:y2){

    cat("従属変数")

    print(names(x[a]))

    cat("独立変数A")

    print(names(x[z]))

    cat("独立変数B")

    print(names(x[w]))

anova_data <- c(x[z],x[w],x[a])

anova_data <- as.data.frame(anova_data)

    print(anovakun(anova_data,"ABs",k,j,holm=T,peta=T))

  }

}

＃anovakunを使い、４水準での参加者内要因で繰り返させる。

この関数は、これまでのものと違い,yが何列文繰り返すかの指示になる。

source("anovakun_481.txt")

anova7_kun<-function(x,z,w,q,r,y){

  for(a in 0:y){

    cat("A")

    print(names(x[z+a]))

    cat("B")

    print(names(x[w+a]))

    cat("C")

    print(names(x[q+a]))

    cat("D")

    print(names(x[r+a]))

anova_data <- c(x[z+a],x[w+a],x[q+a],x[r+a])

anova_data <- as.data.frame(anova_data)

    print(anovakun(anova_data,"sA",4,holm=T,peta=T))

  }

}