我明白你在做重复测量ANOVA时卡壳了——这种设计因为要处理同一样本的多次测量，数据格式和模型设定很容易踩坑。先结合你描述的数据结构，给你梳理下最可能出问题的地方和解决办法：

• 第一步：把宽格式数据转成长格式
  你的数据里col是处理组（底物），表头数字是时间点，这种属于宽格式，但R里做重复测量ANOVA几乎都需要长格式数据——也就是每一行对应一个单独的测量值，还要新增一列标记测量时间。
  举个例子，你的宽格式数据大概是这样：

  col  0  24  48
  A    5  6   7
  A    4  5   6
  B    3  4   5
  

  用tidyr包转成长格式的代码如下：

  library(tidyr)
  # 把除了col之外的列都转成时间-值对
  long_data <- pivot_longer(your_raw_data, cols = -col, names_to = "time_point", values_to = "measurement")
  

• 第二步：正确构建重复测量模型
  如果用R基础包的aov()函数，必须明确标记出重复测量的结构——也就是哪个是被试内因子（时间点），哪个是被试间因子（底物col），还要加上Error()项来区分同一被试的重复测量：

  # 注意：你的数据需要有一个subject列，标记每个重复测量的样本编号
  # 如果没有的话，先给同一底物下的重复样本添加编号：
  long_data$subject <- rep(1:nrow(your_raw_data), each = length(unique(long_data$time_point)))
  
  # 构建模型
  rm_anova_model <- aov(measurement ~ col * time_point + Error(subject/time_point), data = long_data)
  # 查看结果
  summary(rm_anova_model)
  

• 第三步：验证球形性假设
  重复测量ANOVA要求数据满足球形性（即不同时间点之间的协方差矩阵相等），你可以用car包的Mauchly检验来验证：

  library(car)
  mauchly.test(rm_anova_model)
  

  如果检验结果的p值小于0.05，说明违反了球形性，这时候需要用Greenhouse-Geisser或者Huynh-Feldt校正后的结果来判断显著性，这些校正值会在summary()的输出里自动显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rhavan