Невозможно выполнить HSD-тест Тьюки на взаимодействие - PullRequest
Новая
       23

Невозможно выполнить HSD-тест Тьюки на взаимодействие

1 голос
/ 18 июня 2019

У меня значительное взаимодействие, и я хотел бы выполнить тест HSD Тьюки, но примеры, которые я нашел в Интернете, мне не подходят.

Мои данные: 

>dput(head(dataAvgSucCI))
structure(list(Collection = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L), Irrigation = 
structure(c(1L,2L, 3L, 4L, 5L, 1L), .Label = c("Rate1", "Rate2", "Rate3", "Rate4", 
"Rate5"), class = "factor"), meanSuc = c(0.585416666666667, 0.5032, 
0.61375, 0.602775, 0.688466666666667, 0.545133333333333), ab = 
structure(c(1L, 3L, 5L, 7L, 9L, 2L), .Label = c("1.Rate1", "2.Rate1", "1.Rate2", 
"2.Rate2", "1.Rate3", "2.Rate3", "1.Rate4", "2.Rate4", "1.Rate5", 
"2.Rate5"), class = "factor")), row.names = c(NA, -6L), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), vars = "Collection", drop = TRUE, indices 
= list(0:4, 5L), group_sizes = c(5L, 1L), biggest_group_size = 5L, labels = 
structure(list(Collection = 1:2), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame", 
vars = "Collection", drop = TRUE)

Что я пытаюсь сделать: 

require(multcomp) 
intSucCI <- with(dataAvgSucCI, interaction(Collection, Irrigation)) 
sucCIHSD.aov <- aov(meanSuc ~ Collection*Irrigation, data=dataAvgSucCI) 
summary(sucCIHSD.aov) 
sucCIHSD.glht <- glht(sucCIHSD.aov, linfct = mcp(intSucCI = "Tukey"))

Код ошибки, встречающийся в последней строке предыдущего кода:

Ошибка в mcp2matrix (модель, linfct = linfct): Переменная (ы) "intSucCI" была указана в "linfct", но не может быть найдена в "модели"! `

Любая помощь будет высоко ценится. Спасибо!

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 18 июня 2019

Это то, что вы ищете? 

intSucCI <- with(dataAvgSucCI, interaction(Collection, Irrigation))
sucCIHSD.aov <- aov(meanSuc ~ intSucCI, data = dataAvgSucCI)
summary(sucCIHSD.aov)
sucCIHSD.glht <- glht(sucCIHSD.aov, linfct = mcp(intSucCI = "Tukey"))
0 голосов
/ 18 июня 2019

Знаете ли вы библиотеку TukeyC?. 

library(TukeyC)
data(FE)

dad = FE$dfm

mod = aov(y ~ blk + N*P*K, dad)

#Studing K within N0 and P0.
tk = TukeyC(mod, which = 'N:P:K', fl1 = 1, fl2 = 1)
summary(tk)
plot(tk)

See help(TukeyC) to more details!
...