У меня действительно странная проблема. Я работаю с новой моделью смешанных эффектов, в которой одним из факторов является «город». Всего три города для этого варианта, и уровни организованы в алфавитном порядке по умолчанию. Однако, если я переставлю города по широте (таким образом, изменив порядок) с помощью команды df$v1 <- factor(df$v1, levels=c(B, A, C), я получу совершенно другое p-значение для моих результатов anova. Моя модель: 1002 *. Для моей ановы мой код: anova(mod, type = 'marginal')
str(df)
'data.frame': 5157 obs. of 6 variables:
$ family : Factor w/ 296 levels "A_101","A_102",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
...
$ individual: Factor w/ 50 levels "1","10","1001",..: 1 17 21 32 43 46 47 48
49 2 ...
$ city : Factor w/ 3 levels "Miami","Tallahassee",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3
3 ...
$ habitat : Factor w/ 2 levels "Swamp","Beach": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ temp : int 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 ...
$ shell_size : num 0.673 0.657 0.658 0.695 0.67 0.668 0.683 0.681
0.673 0.648 ...
head(df)
family individual city habitat temp shell_size
A_101 1 Miami Swamp 21 0.673
A_102 2 Miami Swamp 23 0.657
A_103 3 Tallahassee Beach 31 0.658
A_104 4 Key Largo Beach 33 0.695
A_105 5 Tallahassee Swamp 26 0.670
A_106 6 Key Largo Swamp 31 0.668
Как изменение порядка городов может изменить значение p? Это не должно! Я сделал lsmeans с моей переменной города, организованной как по умолчанию (в алфавитном порядке), так и по широте, и результаты двух тестов были идентичны.