r - 将 lsmeans 应用于模型时出错

Question

我有一个数据集（data1）如下：

T,D,P,R
1,0,1,1  
2,1,1,3  
3,0,1,7  
1,0,2,2  
2,1,2,3  
3,1,2,7 
1,0,3,1
2,1,3,4
3,1,3,7
1,1,4,1
2,1,4,3 
3,0,4,7

首先，除了响应（即R）之外的所有变量都被指定为因子（所以和D是因子）。然后我拟合模型：TP

model1 <- lme(R~D+T,random=~1|P, method="REML",data=data1)

然后我想用和lsmeans的因子水平进行平均。DP

为此，我键入：

lsm_model <- lsmeans(model1,~T)

这样做，我收到两条错误消息：

“ [.data.frame(tbl, , vars, drop = FALSE) 中的错误：选择了未定义的列

和

ref.grid(object = list(modelStruct = list(reStruct = list(Plot = -11.7209195395097)) 中的错误：可能需要“数据”或“参数”参数”

为什么我不能适应lsmeans这个模型？我用过lsmeans很多次没有任何问题。