R语言afex包说明文档(版本 0.28-0)

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afex-package 析因实验分析维持者:NA
afex 析因实验分析维持者:NA
afex_aov-methods a_b对象的方法
afex_options 设置/获取全局afex选项
afex_plot 带误差线和原始数据的m路图
afex_plot.afex_aov 带误差线和原始数据的m路图
afex_plot.default 带误差线和原始数据的m路图
afex_plot.merMod 带误差线和原始数据的m路图
afex_plot.mixed 带误差线和原始数据的m路图
all_fit 使用多个优化器重新调整“lmer”模型
anova.afex_aov a_b对象的方法
aov_4 析因设计的简便方差分析估计
aov_car 析因设计的简便方差分析估计
aov_ez 析因设计的简便方差分析估计
compare.2.vectors 使用各种测试比较两个向量。
emm_basis.afex_aov a_b对象的方法
ems 析因设计的均方期望值实现Cornfield Tukey算法,用于导出析因设计的均方期望值。
fhch2010 Freeman、Heathcote、Chalmers和Hockley的数据(2010年)
fitted.afex_aov 从ighd_hum_df个对象中提取残差和拟合值
interaction_plot 带误差线和原始数据的m路图
ks2013.3 Klauer&Singmann的数据(2013,实验3)
lmer_alt 通过lme4::lmer()的混合模型固定效应的p值
md_12.1 数据12.1来自Maxwell&Delaney
md_15.1 数据15.1/11.5来自Maxwell&Delaney
md_16.1 数据16.1/10.9来自Maxwell&Delaney
md_16.4 数据16.4来自Maxwell&Delaney
mixed 通过lme4::lmer()的混合模型固定效应的p值
nice 做一个漂亮的方差分析表打印。
nice.afex_aov 做一个漂亮的方差分析表打印。
nice.anova 做一个漂亮的方差分析表打印。
nice.mixed 做一个漂亮的方差分析表打印。
nmkbw 使用多个优化器重新调整“lmer”模型
obk.long 具有协变量的O'Brien-Kaiser重复测量数据集
oneway_plot 带误差线和原始数据的m路图
print.afex_aov a_b对象的方法
print.nice_table 做一个漂亮的方差分析表打印。
recover_data.afex_aov a_b对象的方法
residuals.afex_aov 从ighd_hum_df个对象中提取残差和拟合值
round_ps p值舍入的辅助函数
round_ps_apa p值舍入的辅助函数
set_default_contrasts 设置全局对比度
set_deviation_contrasts 设置全局对比度
set_effects_contrasts 设置全局对比度
set_sum_contrasts 设置全局对比度
set_treatment_contrasts 设置全局对比度
sk2011.1 Singmann和Klauer的数据(2011,实验1)
sk2011.2 Singmann和Klauer的数据(2011,实验2)
stroop Stroop数据来自Lin等人(2020,心理学)。(科学)
summary.afex_aov a_b对象的方法
test_levene 方差分析的假设检验
test_sphericity 方差分析的假设检验