Field geeft 2 opties bij repeated-measures en mixed ANOVA (discovering statistics with R), namelijk een ANOVA met de ezANOVA() functie of een multilevel model. Die eerste optie komt meer overeen met wat er in het SPSS boek staat (ook sphericiteit enzo), maar daarbij kunnen geen contrasten gedaan worden. Maar Field adviseert zelf om het als een multilevel model aan te pakken: daarbij kunnen ook contrasten en post-hoc testen gedaan worden, maar je hoeft dan weer geen rekening te houden met sphericiteit.
Nu weet ik even niet meer zo goed wat ik moet doen, behalve dat ik niet preces weet wat de theorie achter dat multilevel model is (kan ik me natuurlijk in gaan verdiepen), heb ik ook het idee dat dat niet is wat we in deze module moeten leren, volgens mij moeten we specifiek leren een RM-ANOVA uit te voeren (ook rekeninghoudend met sphericiteit en de correcties) en is het niet het idee dat ik nu een compleet nieuwe aanpak ga leren. Of heb ik dat mis?
Concrete vraag is: is er een manier om een RM en mixed ANOVA te doen in R waarbij ook contrasten kunnen worden berekend (en sphericiteit, Levene's test etc etc)? Of moet het toch als een multilevel analyse aangepakt worden?
Ps: ben zelf al uitgebreid aan het zoeken geweest om een work-around te vinden, maar helaas niet gevonden. De fanova() functie lijkt ook niet te voldoen.
Alvast bedankt voor het meedenken!
Aline