data.ex=read.csv("Table825.csv",header=T)
data.ex
attach(data.ex)
fs <- factor(sub)
fc <- factor(cond)
#fc被験者内要因
#関数 aov(従属変数,要因,誤差項の指定,データ)
#誤差の指定 Error（被験者/要因）：他の方法もある
aov.ex=aov(ill~fc+Error(fs/fc),data.ex)
summary(aov.ex)
#以下の書き方でも同じ結果
aov.ex2=aov(ill~fc+Error(fs),data.ex)
summary(aov.ex2)
# Holmの方法による多重比較の場合
#関数 perwise.t.test(従属変数,独立変数,データ,調整の方法p.adj = "方法")
pairwise.t.test(ill,cond,data=data.ex,p.adj = "holm")
（参考）
ANOVA 被験者内２要因（星野祐司氏 ( 立命館大学））
http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~hoshino/spss/anova02x.html
# data anova02.csv
x<-read.csv("anova02.csv")
x
attach(x)
A <- factor(FACTOR_A)
B <- factor(FACTOR_B)
S <- factor(SUBJECT)
aov.ex=aov(DATA~(A*B)+Error(S/(A*B)),x)
summary(aov.ex)
# data anova11.csv
x2<-read.csv("anova11.csv")
x2
attach(x2)
c<- factor(CONDTION)
i<- factor(INTERVAL)
s<- factor(SUBJECT)
aov.ex=aov(ACTIVITY~c*i+Error(s:c+s:i:c),x2)
summary(aov.ex)