Etkileşimli karma efektli modeller (lme4) için multcomp :: glht içinde post-hoc test

R( lme4Paket) içindeki doğrusal karma efektler modelinde post-hoc testler yapıyorum . Post-hoc testleri yapmak için multcomppackage ( glht()function) kullanıyorum .

Deneysel tasarımım rastgele blok etkisi ile tekrarlanan ölçümlerdir. Modeller şöyle belirtilir:

mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = TRUE)

Verilerimi buraya iliştirmek yerine warpbreaks, multcomppakette adı verilen veriler üzerinde çalışıyorum .

data <- warpbreaks
warpbreaks$rand <- NA

Benim "blok" etkisi taklit etmek için ekstra rastgele bir değişken ekledim:

warpbreaks$rand <- rep(c("foo", "bar", "bee"), nrow(warpbreaks)/3)

Bu benim modelimi taklit ediyor:

mod <- lmer(breaks ~ tension * wool + (1|rand), data = warpbreaks) 

" Ek Multcomp Örnekleri - 2 Yollu Anova" daki örneğin farkındayım. Bu örnek sizi, seviyelerindeki gerilim seviyelerinin karşılaştırılmasına götürür wool.

Ne tersini yapmak istiyorsanız - düzeylerini arasında karşılaştırma woolseviyeleri dahilinde tension? (Benim durumumda, bu, tedavi seviyelerini (iki - 0, 1) zaman seviyeleriyle (üç Haziran, Temmuz, Ağustos) karşılaştırır.

Bunu yapmak için aşağıdaki kod ile geldim, ama çalışmıyor gibi görünüyor (aşağıdaki hata iletisine bakın).

İlk olarak, örnekten ( woolve tensiondeğiştirilen yerlerle):

tmp <- expand.grid(wool = unique(warpbreaks$wool), tension = unique(warpbreaks$tension))
X <- model.matrix(~ tension * wool, data = tmp)
glht(mod, linfct = X)

Tukey <- contrMat(table(warpbreaks$wool), "Tukey")

K1 <- cbind(Tukey, matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)))
rownames(K1) <- paste(levels(warpbreaks$tension)[1], rownames(K1), sep = ":")

K2 <- cbind(matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)), Tukey)
rownames(K2) <- paste(levels(warpbreaks$tension)[2], rownames(K2), sep = ":")

Buradan aşağıya, kendi kodum:

K3 <- cbind(matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)), Tukey)
rownames(K2) <- paste(levels(warpbreaks$tension)[3], rownames(K3), sep = ":")

K <- rbind(K1, K2, K3)
colnames(K) <- c(colnames(Tukey), colnames(Tukey))

> summary(glht(mod, linfct = K %*% X))
Error in summary(glht(mod, linfct = K %*% X)) : 
  error in evaluating the argument 'object' in selecting a method for function 'summary': Error in K %*% X : non-conformable arguments

Lsmeans paketini kullanarak yapmak çok daha kolay

library(lsmeans)
lsmeans(mod, pairwise ~ tension | wool)
lsmeans(mod, pairwise ~ wool | tension)