r - R中的最小二乘均值问题

Question

我的数据看起来像这样，图表作为行，不同的 Ellenberg 值作为列，以及YearForest ( Skov) 和 Forest type ( Skovtype)。

我的数据来自 4 个不同的年份（1993 年、1998 年、2005 年和 2016 年）。

我的 lsmeans 函数有一些问题，我的脚本如下所示：

ellenberg_LM <- read.csv2("Gns. Ellenberg1.csv")

将年份从整数转换为因子

levels(ellenberg_LM$Year)
ellenberg_LM$Year <- factor(ellenberg_LM$Year)

艾伦伯格 L - LM

LLM<-lm(Gennemsnit.af.L_Ellenberg ~ Year + Skov + Skov*Year + Skovtype + Skovtype*Year,
        data=ellenberg_LM)

LS-均值

install.packages("lsmeans")
library(lsmeans)
lsmeans(LLM,~ Year, data = ellenberg_LM)

我的输出看起来像这样，在第一个例子中是 1993 年的 NA。但是，如果我像上一个示例一样忽略与所有年份的 lsmeans的交互Skov*Year并对其进行估计。Skovtype*Year R

我的问题是；你知道我做错了什么来获得 NA 还是我错过了什么？因为我想要计算所有年份的 lsmeans 交互。

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之所以NA存在，是因为在这三个因素的某些组合下，预测值是不可估计的——因此在对其中两个因素的水平进行平均后仍然不可估计。这可能是由于某些因素组合（数据中的空单元格）没有数据。当您拟合一个更简单的模型时，这些预测变得可估计，因为不再需要估计一些交互效应。

如果任何交互影响显着，您可能无论如何都不应该估计这些边际均值（这就是出现警告消息的原因）。查看一些交互图（例如，lsmip与交互模型一起使用）以可视化正在发生的事情并查看将预测平均在一起是否明智。如果这些东西让您感到困惑，请咨询统计顾问。

顺便说一句，data调用中不需要参数lsmeans。

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