twanova<-read.csv("경로/분산분석 실습.csv")
head(twanova,4)

twanova$group<-factor(twanova$group,levels=c(1.0,2.0,3.0), labels=c("방치","기존 약","새로운 약"))
twanova$job<-factor(twanova$job,levels = c(1.0,2.0), labels = c("유","무"))

#이원배치 분산분석
install.packages("sasLM")
library(sasLM)

#집단별 통계
t1=tsum2(twanova,"Post2","group","job")
bk(knitr::kable(t1,digits = 3))

#분산의 동질성 확인
install.packages("car")
library(car)

leveneTest(twanova$Post2,twanova$group:twanova$job,center = mean)

#등분산 결과에 따른 이원배치 분산분석
twanova.aov<-aov(twanova$Post2~twanova$group*twanova$job,data=twanova)
summary(twanova.aov)

#사후검정
Tukey.twanova <- TukeyHSD(twanova.aov)
Tukey.twanova

#상호작용 그래프
interaction.plot(x.factor = twanova$group, trace.factor= twanova$job,response= twanova$Post2, fun=mean,type="b", col=c("red","blue"), main="사후 우울 정도의 추정 주변 평균")