Я хочу запустить анализ множественных сравнений для разных переменных модели. Моя идея заключается в следующем:
a
V1 V2
1 t1 5.0
2 t1 4.0
3 t1 2.0
4 t1 5.0
5 t1 5.0
6 t2 4.0
7 t2 3.0
8 t2 4.0
9 t2 9.0
10 t2 3.0
11 t3 2.0
12 t3 3.0
13 t3 2.0
14 t3 6.0
15 t3 8.0
tuk<-glht(fit,linfct=mcp(a$V1="Tukey"))
когда я запускаю, он показал:
“Variable(s) ‘trt’ have been specified in ‘linfct’ but cannot be found in ‘model’!”
Я не знаю, как с этим бороться.
Похоже, вы каким-то образом изменили имя данных и/или переменных между вычислением вашего fit и вызовом glht. В вашем коде есть V1, но ошибка имеет trt. Трудно сказать подробнее, потому что ваш пример не полностью воспроизводим (отсутствует вычисление fit). Если я повторно запущу то, что, как я предполагаю, вы сделали (или должны были сделать), все будет работать гладко.
Во-первых, давайте прочитаем данные:
a <- read.table(textConnection(" V1 V2
1 t1 5.0
2 t1 4.0
3 t1 2.0
4 t1 5.0
5 t1 5.0
6 t2 4.0
7 t2 3.0
8 t2 4.0
9 t2 9.0
10 t2 3.0
11 t3 2.0
12 t3 3.0
13 t3 2.0
14 t3 6.0
15 t3 8.0"), header = TRUE)
Затем мы можем подогнать то, что, как я предполагаю, должно быть линейной моделью с ответом V2 и независимой переменной V1:
fit <- lm(V2 ~ V1, data = a)
И тогда можно вызвать пакет multcomp:
library("multcomp")
summary(glht(fit, linfct = mcp(V1 = "Tukey")))
## Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
##
## Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
##
## Fit: lm(formula = V2 ~ V1, data = a)
##
## Linear Hypotheses:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## t2 - t1 == 0 4.000e-01 1.424e+00 0.281 0.958
## t3 - t1 == 0 5.617e-16 1.424e+00 0.000 1.000
## t3 - t2 == 0 -4.000e-01 1.424e+00 -0.281 0.958
## (Adjusted p values reported -- single-step method)
У меня была такая же проблема, и проблема, похоже, заключается в том, как объявляется модель. Это не сработает, если вы используете:
подходит ‹- lm(a$V2 ~ a$V1)
Но это так, если вы объявите модель как:
подходит ‹- лм (V2 ~ V1, данные = а)
glht(fit, linfct = mcp(trt = "Tukey"))? - person Roland schedule 03.07.2015