data.ex=read.csv("Table812.csv",header=T)
data.ex

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#関数 aov(従属変数~独立変数,データ)

aov.ex=aov(score~cond,data.ex)

#結果の要約
summary(aov.ex)

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#多重比較　テューキー法

TukeyHSD(aov.ex,"cond" , ordered = TRUE)

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# Bonferroniの方法による多重比較の場合
attach(data.ex)
pairwise.t.test(score, cond, p.adj = "bonf")

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# Holmの方法による多重比較の場合
pairwise.t.test(score, cond, p.adj = "holm")

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#結果の図示　まず平均値などを計算
attach(data.ex)
tapply(score,cond,mean)
tapply(score,cond,sd)

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#上の結果を使う
x <- c(27.6,32.0,37.8)
names(x) <- c("A","B","C")
barplot(x, xlab = "Treatment", ylab = "MAS score")

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#以下は参考、応用

#参考）エラーバーをつけるならば
se <- c(3.049590/sqrt(5), 2.915476/sqrt(5), 3.114482/sqrt(5)) 
b <- barplot(x, xlab = "Treatment", ylab = "MAS score",ylim = c(0, max(x + se)))
arrows(b, x - se, b, x + se, code = 3, lwd = 1, angle = 90, length = 0.1)

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#参考）効果量を求める（１）分散分析表のSS を使う p.235参照

eta2 <- 261.7/(261.7+110.0)

eta2

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#　参考）効果量とその信頼区間を求める（２）　パッケージ（rpsychi）を利用する場合

# R のバージョンが合わないこともあります
install.packages("rpsychi")
library(rpsychi)

ind.oneway(score~cond, data=data.ex)

 

#参考：以下のサイトで偏イータ二乗とその信頼区間を求めることができます

# https://effect-size-calculator.herokuapp.com/

 

#　以下のサイト「ANOVA君」 を使う方法もあります

# http://riseki.php.xdomain.jp/index.php?ANOVA%E5%90%9B
 

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