afex:析因实验分析

使用ANOVA或混合模型。aov_ez()、aov_car()和aov_4()允许指定介于、之内(即重复测量)或混合(即分割点)长格式数据的方差分析(即每行一个观测值),自动聚合每个个体和单元的多个观测值的设计。mixed()使用lme4::lmer()拟合混合模型并计算使用Kenward-Roger或Satterthwaite的所有固定效应的p值自由度近似(仅限LMM),参数引导(LMM和GLMM)或似然比测试(LMM与GLMM)。afex_plot()为交互或单向提供高级接口使用ggplot2,结合原始数据和模型估计进行绘图。afex使用键入3平方和作为默认值(模仿商业统计软件)。

版本: 1.4-1
取决于: R(≥3.5.0),lme4公司(≥ 1.1-8)
进口: pbkr试验(≥ 0.4-1),lmer测试(≥ 3.0-0),汽车,重塑2,统计,方法,实用程序
建议: emmeans公司(≥ 1.4),硬币,可发送的,平行,普利尔,optimx公司,nloptr公司,针织物,rmarkdown公司,R.rsp公司,晶格,额外晶格,多计算机,测试那个,mlm版本,数字播放器,第三年,数据流优化,矩阵,心理工具,ggplot2,MEMSS公司,影响,汽车数据,蜂群,nlme公司,奶牛场,jtools公司,ggpubr公司,ggpol公司,MASS(质量),甘氨酰甲基溴,业务风险管理系统,圣塔那主义,随机反演,性能(≥ 0.7.2),看见(≥ 0.6.4),ez公司,gg残留面板,网格,vdiffr公司
出版: 2024-09-01
内政部: 10.32614/CRAN.包装.afex
作者: 亨利克·辛格曼ORCID标识[aut,cre],本·博克[aut],杰克·韦斯特福尔,弗雷德里克·奥斯特ORCID标识[aut],马坦·本·沙查尔[aut],瑟伦·霍斯加德,约翰·福克斯,迈克尔·A·劳伦斯[ctb],乌尔夫·梅滕斯,乔纳森·洛夫[ctb],罗素·朗斯,鲁恩·豪博·博杰森·克里斯滕森(Rune Haubo Bojesen Christensen)
维护人员: 亨利克·辛格曼(Henrik Singmann)
错误报告: https://github.com/singmann/afex/issues
许可证: GPL-2型|GPL-3公司[扩展自:GPL(≥2)]
网址: https://afex.singmann.science网站/,https://github.com/singmann/afex网站
需要编译:
材料: 自述文件 新闻
在视图中: 混合模型
CRAN检查: afex结果

文档:

参考手册: afex.pdf(法语)
渐晕图: 用方差分析和二项GLMMs分析精度数据(来源,R代码)
方差分析和后霍克对比:辛格曼和克劳尔的再分析(2011)(来源,R代码)
混合模型实例分析:Freeman等人(2010)的再分析(来源,R代码)
afex_plot:实验设计的出版就绪图(来源,R代码)
afex_plot:支持的型号(来源,R代码)
检验方差分析的假设(来源,R代码)
实验心理学混合模型简介(来源)

下载内容:

包源: afex_1.4-1.tar.gz
Windows二进制文件: r-devel公司:afex_1.4-1.zip,r版本:afex_1.4-1.zip,r-oldrel:afex_1.4-1.zip
macOS二进制文件: r释放(arm64):afex_1.4-1.tgz型,r-oldrel(arm64):afex_1.4-1.tgz,r-release(x86_64):afex_1.4-1.tgz型,r-oldrel(x86_64):afex_1.4-1.tgz型
旧来源: afex档案

反向依赖关系:

反向取决于: AOboot(AOboot)
反向进口: 生物统计UHNplus,布鲁斯R,全部事实,jmv公司,2号压水堆,r2glmm(平方毫米),统计表达式,超级大国
反向建议: 阿帕,设计者,效应大小,ggstatsplot(ggstatsplot),洞察,边缘效应,木瓜,参数,性能,使标准化,潮间带,托斯特

链接:

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