中文版214页，9.6 重复测量方差分析 一个二氧化碳的例子中，二氧化碳浓度（conc）是一个有7个水平的因子变量。但在数据集CO2中，变量conc的类型是数值型，所以直接使用aov函数作方差分析，相当于把conc作为一个数值型的协变量而不是组内因子。转换数据类型后，模型得到的结果截然不同，所以猜想是否书中有误？
原文中代码：
<br />
co2 = subset(CO2, Treatment == 'chilled')<br />
model1 = aov(uptake ~ conc*Type + Error(Plant/conc), co2)<br />
summary(model1)<br />
Error: Plant<br />
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br />
Type 1 2667.2 2667.2 60.41 0.00148 **<br />
Residuals 4 176.6 44.1<br />
---<br />
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1</p>
<p>Error: Plant:conc<br />
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br />
conc 1 888.6 888.6 215.46 0.000125 ***<br />
conc:Type 1 239.2 239.2 58.01 0.001595 **<br />
Residuals 4 16.5 4.1<br />
---<br />
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1</p>
<p>Error: Within<br />
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br />
Residuals 30 869 28.97<br />
转为因子变量后：
<br />
Co2 = subset(CO2, Treatment == 'chilled')<br />
Co2$conc = factor(Co2$conc)<br />
model2 = aov(uptake ~ conc*Type + Error(Plant/conc), Co2)<br />
summary(model2)<br />
Error: Plant<br />
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br />
Type 1 2667.2 2667.2 60.41 0.00148 **<br />
Residuals 4 176.6 44.1<br />
---<br />
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1</p>
<p>Error: Plant:conc<br />
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br />
conc 6 1472.4 245.40 52.52 1.26e-12 ***<br />
conc:Type 6 428.8 71.47 15.30 3.75e-07 ***<br />
Residuals 24 112.1 4.67<br />
---<br />
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br />
另外，对aov函数和最后的结果的Error项也不太理解是什么意思，请各位前辈指教～
</p>