混合或双向方差分析,用于比较 R 中几个时间段内两组的均值

问题描述

搜索了很长时间并没有找到我的问题的确切答案之后,我想问自己。

假设我想比较我的数据样本中男性和女性经理在风险承担方面随时间变化的均值。因此,我有一个 Y 变量作为男性和女性经理随时间推移的风险代理,假设为 10 个时期。

首先,我认为作为描述性统计的第一个指示,我只是通过 t 检验比较均值,但我担心,由于时间固定效应或时间冲击(例如易于访问),从中获得的见解非常有限例如在特定时期兑现)。这就是为什么我想通过控制时间来测试均值的差异。

是否可以运行混合或重复测量方差分析来实现该目标?如果是这样,该代码会是什么样子?例如。像这样:aov(DF$Risk~DF$Gender * DF$Year)

非常感谢您的帮助。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!

如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)

相关问答

Selenium Web驱动程序和Java。元素在(x,y)点处不可单击。其...
Python-如何使用点“。” 访问字典成员?
Java 字符串是不可变的。到底是什么意思?
Java中的“ final”关键字如何工作?(我仍然可以修改对象。...
“loop:”在Java代码中。这是什么,为什么要编译?
java.lang.ClassNotFoundException:sun.jdbc.odbc.JdbcOdbc...