双因素重复测量方差分析使用的不是一个分类变量的所有可能值。
亲爱的社区，我有一个数据框架，看起来像这样（这只是一个示例数据集，所以在这个数据集中找不到有用的结果。）：

ID condition side value
01 B left 13
01 C left 20
01 A left 9
01 C right 23
01 A right 11
01 B right 17
02 C left 18
02 A left 7
02 B left 12
02 A right 11
02 B right 15
02 C right 20

ID是参与者编号。有两个因素定义了该重复测量设计的条件（条件、侧）。它们是分类变量。值是依赖变量。所以我做了一个双向重复测量ANOVA，像这样：

library(dplyr)

is.factor(data$condition) #FALSE
is.factor(data$side) #FALSE
Copy_data_factor <- data %>%
    convert_as_factor(condition, side)
is.factor(Copy_data_factor$condition) #TRUE
is.factor(Copy_data_factor$side) #TRUE

#Two-Way repeated-measure ANOVA
res.aov <- anova_test(
    data = Copy_data_factor, dv = value_1, wid = ID, within = c(condition, side)
     )
get_anova_table(res.aov)

#Output: Mauchly’s test of sphericity
res.aov

我想我可以这样计算分析。
现在，我想再次运行双向重复ANOVA，但不是条件A，B和C。相反，在此分析期间仅应考虑条件B和C。有没有人有一个想法，我如何才能做到这一点？