Karma efekt modeliyle etkileşim terimi üzerinde hoc sonrası karşılaştırma nasıl yapılır?

Kurutmanın tortu mikrobiyal aktiviteleri üzerindeki etkisini değerlendirmek için bir veri seti üzerinde çalışıyorum. Amaç, kurutmanın etkisinin tortu türleri ve / veya tortu içindeki derinlik arasında değişip değişmediğini belirlemektir.

Deneysel tasarım aşağıdaki gibidir:

• İlk faktör Sediment üç tip tortuya karşılık gelir (kodlu Sed1, Sed2, Sed3). Her bir Sediment tipi için örnekleme üç bölgede gerçekleştirilmiştir (Sed1 için 3 site, Sed2 için 3 site, Sed3 için 3 site).
• Site kodlanmıştır: Site1, Site2, ..., Site9.
• Bir sonraki faktör Hidrolojidir : her alanda numune alma kuru bir arsada ve ıslak bir arsada (Kuru / Islak kodlu) gerçekleştirilir.

Önceki grafiğin her biri içinde, örnekleme iki derinlikte (D1, D2) üç kopya halinde gerçekleştirilir.

Toplam n = 108 örnek = 3 Sediment * 3 Yer * 2 Hidroloji * 2 Derinlik * 3 tekrar vardır.

Kullandığım lme()R (işlevi nlme aşağıdaki gibi paket):

Sediment <- as.factor(rep(c("Sed1","Sed2","Sed3"),each=36))
Site <- as.factor(rep(c("Site1","Site2","Site3","Site4","Site5",            
                        "Site6","Site7","Site8","Site9"),each=12))
Hydrology <- as.factor(rep(rep(c("Dry","Wet"),each=6),9))
Depth <- as.factor(rep(rep(c("D1","D2"),each=3),18))
Variable <- rnorm(108)

mydata <- data.frame(Sediment,Site,Hydrology,Depth,Variable)

mod1 <- lme(Variable ~ Sediment*Hydrology*Depth, data=mydata, 
             random=~1|Site/Hydrology/Depth)
anova(mod1)

Ben koşmak istiyorum post-hoc bir terimdir önemli olup olmadığını test etmek için bir karşılaştırma.

Basit bir ana etki için yapabilirim (örn. Sediment ):

summary(glht(mod1,linfct=mcp(Sediment="Tukey")))

Ancak glht()işlev etkileşim terimleri için çalışmaz.

Aşağıdakilerin 2 yönlü bir anova için çalışabileceğini buldum:

mod1 <- lme(Variable~Sediment*Hydrology, data=mydata, 
            random=~1|Site/Hydrology)
mydata$SH <- interaction(mydata$Sediment, mydata$Hydrology)
mod2 <- lme(Variable ~ -1 + SH, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology)
summary(glht(mod2, linfct=mcp(SH="Tukey")))

Üç yollu bir anova durumunda da aynı yaklaşımı kullanmak mümkün müdür? Bu durumda etkileşim terimleriyle ilgili post-hoc karşılaştırma yapma yolunda herhangi bir yardım çok takdir edilecektir.

Özellikle balta * z * v etkileşimi olduğunda paket "lsmeans" oldukça yararlı buldum. Ancak, paket yalnızca R'nin yeni sürümleri için kullanılabilir.

http://cran.r-project.org/web/packages/lsmeans/vignettes/using-lsmeans.pdf

Üç faktör için tüm çift karşılaştırmaları yapmak mı demek istediniz?

mod1<-lme(Variable~Sediment*Hydrology*Depth, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth)
mydata$SHD<-interaction(mydata$Sediment,mydata$Hydrology,mydata$Depth)
mod2<-lme(Variable~-1+SHD, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth)
summary(glht(mod2,linfct=mcp(SHD="Tukey")))