如何使用R进行4 x 4混合方差分析，在对象间和对象内进行对比？

R的初学者在这里一直在反复测量方差分析。

我有一个数据集，该数据集由一个具有4个级别的主体因素之间的代码（编码为一个称为“组”的单个变量）和一个具有4个级别的主体因素内的数据集（分别编码为四个单独的变量“ DV1”，“ DV2”，“ DV3” '，'DV4'）。

我的目标如下：

1. 运行总体重复测量方差分析。
2. 使用自定义对比来比较组（如SPSS中的LMATRIX命令）。
3. 使用自定义对比度（如SPSS中的MMATRIX命令）比较不同级别的DV。
4. 同时进行2）和3）的组合，因此我只比较对象内因素处于特定水平的特定组。
5. 运行一组不为零的对比。

我知道我可以在SPSS中做到这一点，但没有很多问题，但是我不清楚如何在R中做到这一点。到目前为止，还没有看到这在R中的一个过程或一组相关过程中如何工作。

一种解决方案的示意图（有关其他解决方案，请参见下文）：

1. 数据需要采用长格式（即每行价值），而不是像SPSS中那样采用宽格式（即每行一个主题），请参见整形包或?reshape。这包括需要一个变量来指示主题标识符（即主题ID）。
2. 所有因素（包括主题标识符）必须属于类别因素（str在数据框上运行以进行检查）。如果不这样做，您的结果将是错误的。
3. 如果要获取III型平方和，请设置默认的对比度以进行效果编码：
   options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly"))
4. 使用复杂的对称相关结构lme从nlme包中指定所需的型号（预先通过install.packages("nlme")和安装和加载包library(nlme)）。查看答案，尤其是我对这个问题的公认答案的评论。在您的情况下，可能会是这样（如果强烈建议您提供示例数据，那么您将收到正确的代码）：
   my.anova <- lme(dv ~ group*within, data = your.df, random = ~1|id, correlation = corCompSymm(form = ~1|id))
5. 使用通用anova函数获取方差分析表（请参阅参考资料?anova.lme）：
   anova(my.anova)
   要获取III型平方和，请使用anova参数type设置为的命令"marginal"（这仅在将反差设置为效果编码时有效，请参见点3）：
   anova(my.anova, type = "marginal")
6. 现在，已安装类型的对象lme允许使用各种功能进行对比。最灵活的解决方案（但不太方便）是L对anova.lme（?anova.lme）的调用中的参数。
   其他解决方案也需要一个适合的lme对象作为参数：gmodels包中
   的estimable函数也非常灵活。该软件包还提供功能。 该multcomp包允许使用alpha-误差调整反差（但你只能执行使用您的一个因素对比），使用功能。 一种新的有前途的方法是对比度包，但是，到目前为止，它似乎并没有消除所有可能的对比度。fit.contrasts
glht
   

另一种解决方案是通过-vignette中概述的afex和组合使用标准ANOVA 。lsmeansafex