反復測定の一元配置分散分析をRでやってみる．
まずエクセル上にあるデータをコピー
このデータは13人の被験者が3つの異なる条件下に暴露されたときの生体データ（何のデータだったかは忘れた．心電図だったような・・・）．
つまり，被験者は全員3つの条件に暴露されている．
今，条件の違いによる影響を生体データは受けるのかを知りたいので，分散分析を行う．
##データをRへ取り込む
> dat<-read.delim("clipboard")
> dat
tsk1 tsk2 tsk3
1 0.59 0.75 0.75
2 0.35 0.52 0.45
3 0.47 0.87 0.64
4 0.55 0.47 0.69
5 0.59 0.50 0.53
6 0.58 0.66 0.71
7 0.64 0.71 0.79
8 0.54 0.54 0.56
9 0.51 0.79 0.48
10 0.59 0.58 0.58
11 0.25 0.23 0.33
12 0.43 0.59 0.50
13 0.47 0.66 0.71
##データをひとまとめにする．
> DAT<-c(dat[,1],dat[,2],dat[,3])
> DAT
[1] 0.59 0.35 0.47 0.55 0.59 0.58 0.64 0.54 0.51 0.59 0.25 0.43 0.47 0.75
[15] 0.52 0.87 0.47 0.50 0.66 0.71 0.54 0.79 0.58 0.23 0.59 0.66 0.75 0.45
[29] 0.64 0.69 0.53 0.71 0.79 0.56 0.48 0.58 0.33 0.50 0.71
##要因を作る
> task<-factor(c(rep("tsk1",13),rep("tsk2",13),rep("tsk3",13)))
> task
[1] tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk1 tsk2
[15] tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk2 tsk3 tsk3
[29] tsk3 tsk3 tsk3 tsk3 tsk3 tsk3 tsk3 tsk3 tsk3 tsk3 tsk3
Levels: tsk1 tsk2 tsk3
> subjects<-factor(rep(c("a","b","c","d","e","f","g","h","i","j","k","l","m"),3))
> subjects
[1] a b c d e f g h i j k l m a b c d e f g h i j k l m a b c d e f g h i j
[37] k l m
Levels: a b c d e f g h i j k l m
##分散分析（aovをsummaryすると分散分析表が得られる）
> summary(aov(DAT~task+subjects))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
task 2 0.07908 0.039541 4.9585 0.0157587 *
subjects 12 0.49797 0.041497 5.2039 0.0002974 ***
Residuals 24 0.19138 0.007974
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
P値は0.0157587とあるので，有意水準をP<0.05と定めている場合は主効果有り．
出来上がり
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