单因素重复测量方差分析:[repeated measuers anova in python]
- 引入相关模块
- 读取数据，并打印查看数据
数据在整理前是这样的：这是重复测量方差分析标准的数据格式，scoreA和scoreB分别是前测和后测成绩，ID表示被试的编号，group在今天的教程中没用，忽略他
- 整理数据很关键，我们用到了pandas.concat来合并两个数据框
最终得到的数据如下：一个因变量score和两个自变量（ID和group）
- 回忆上一篇的知识，我们需要写一个公式定义模型，然后进行拟合
- 最后得到的重复测量的方差分析结果，ID是被试差异造成的影响，可以不看；group就是实验处理效应，它是不显著的。
- 假如我们用spss进行重复测量的方差分析，得到的结果是：和上面的结果是一样的。至此我们就实现了单因素重复测量的方差分析，下一节继续介绍多因素混合设计方差分析。
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