세집단 비교-모수 ANOVA

[이한숙]

# 📦 패키지 설치 및 로드
install.packages("tidyverse")
install.packages("writexl")
library(tidyverse)
library(writexl)

# ✅ 데이터 준비
data1$condition <- factor(data1$condition, levels = c(1, 2, 3), labels = c("Flat", "Cup", "Count"))

# ✅ 보행 변수 정의
gait_vars <- c(
  "loadingresponsetime", "loadingresponsegc", "midstancetime", "midstancegc",
  "terminalstancetime", "terminalstancegc", "preswingtime", "preswinggc",
  "swingphase", "swingsi", "cadence", "cadencesi",
  "stancephasetime", "stancesi", "cofsi", "velocity"
)

# ✅ 결과 저장용 리스트
anova_results <- list()
tukey_results <- list()
summary_stats_list <- list()

# ✅ 각 변수에 대해 분석 수행
for (var in gait_vars) {
  # 평균 ± 표준편차 요약
  summary_stats <- data1 %>%
    group_by(condition) %>%
    summarise(
      Mean = round(mean(.data[[var]], na.rm = TRUE), 2),
      SD = round(sd(.data[[var]], na.rm = TRUE), 2),
      N = sum(!is.na(.data[[var]])),
      .groups = "drop"
    ) %>%
    mutate(
      Variable = var,
      Summary = paste0(Mean, " ± ", SD)
    ) %>%
    select(Variable, condition, N, Summary)
  
  summary_stats_list[[var]] <- summary_stats

  # ANOVA
  formula <- as.formula(paste(var, "~ condition"))
  model <- aov(formula, data = data1, na.action = na.omit)
  aov_tbl <- summary(model)[[1]] %>%
    as.data.frame() %>%
    mutate(Variable = var, Term = rownames(.))
  anova_results[[var]] <- aov_tbl

  # Tukey HSD
  tukey <- TukeyHSD(model, "condition")
  tukey_df <- as.data.frame(tukey$condition)
  tukey_df$Comparison <- rownames(tukey_df)
  tukey_df$Variable <- var
  tukey_results[[var]] <- tukey_df
}

# ✅ 결과 병합
anova_df <- bind_rows(anova_results) %>%
  select(Variable, Term, Df, `Sum Sq`, `Mean Sq`, `F value`, `Pr(>F)`)

tukey_df <- bind_rows(tukey_results) %>%
  select(Variable, Comparison, diff, lwr, upr, `p adj`)

summary_df <- bind_rows(summary_stats_list)

# ✅ 엑셀 저장
write_xlsx(
  list(
    "Descriptive Stats" = summary_df,
    "ANOVA Results" = anova_df,
    "Tukey HSD" = tukey_df
  ),
  path = "Condition_ANOVA_Results_with_Summary.xlsx"
)