F-Test 不包括在双向方差分析中

Question

当我运行此代码时，我的 ANOVA 表中得到了 NAN 值。我相信列“V3”的因素排序不正确。是这个问题吗？

我还尝试了 statsmodel 中的 OLS 库（用于 python），但我也遇到了一些关于 NaN 和无限值的错误。

data <- read.csv(file = 'dogs2.csv',header=FALSE, sep=",")
data

V1  V2  V3
0.28 Dog 1   Isofluorane
0.3 Dog 1   Halothane
1.07    Dog 1   Cyclopropane
0.51    Dog 2   Isofluorane
0.39    Dog 2   Halothane
1.35    Dog 2   Cyclopropane
1   Dog 3   Isofluorane
0.63    Dog 3   Halothane
0.69    Dog 3   Cyclopropane
0.39    Dog 4   Isofluorane
0.68    Dog 4   Halothane
0.28    Dog 4   Cyclopropane
0.29    Dog 5   Isofluorane
0.38    Dog 5   Halothane
1.24    Dog 5   Cyclopropane
0.36    Dog 6   Isofluorane
0.21    Dog 6   Halothane
1.53    Dog 6   Cyclopropane
0.32    Dog 7   Isofluorane
0.88    Dog 7   Halothane
0.49    Dog 7   Cyclopropane
0.69    Dog 8   Isofluorane
0.39    Dog 8   Halothane
0.56    Dog 8   Cyclopropane
0.17    Dog 9   Isofluorane
0.51    Dog 9   Halothane
1.02    Dog 9   Cyclopropane
0.33    Dog 10  Isofluorane
0.32    Dog 10  Halothane
0.3 Dog 10  Cyclopropane

anova(lm(as.numeric(data$V1) ~ as.factor(data$V2) * as.factor(data$V3), data))

Warning message in anova.lm(lm(as.numeric(data$V1) ~ as.factor(data$V2) * as.factor(data$V3), :
"ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable"
Df  Sum Sq  Mean Sq F value Pr(>F)
as.factor(data$V2)  9   268.9667    29.88519    NaN NaN
as.factor(data$V3)  2   168.4667    84.23333    NaN NaN
as.factor(data ????2):????????.????????????????????????(???????????????? V3)  18  827.5333    45.97407    NaN NaN
Residuals   0   0.0000  NaN NA  NA

我不确定为什么 F 统计量是 NaN。

编辑：当我摆脱模型的交互并使用“V2 + V3”而不是“V2 * V3”时，ANOVA 表就完成了。但是，我确定我想测量这两个变量之间的交互作用。

Answer 1

答案：

aov(lm(as.numeric(data$V1) ~ as.factor(data$V2) * as.factor(data$V3), data))

单向方差分析