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我想知道是否可以使用函数“TukeyHSD”来执行“aov()”模型与一个因子(例如,GROUP)和一个连续协变量(例如,AGE)的所有成对比较。我做了例如:

library(multcomp)
data('litter', package = 'multcomp')
litter.aov <- aov(weight ~ gesttime + dose, data = litter)
TukeyHSD(litter.aov, which = 'dose')

我收到这样的警告消息:警告消息:在复制中(粘贴(“〜”,xx),数据= mf):非因素被忽略:gesttime

上面这个过程正确吗?警告信息的含义是什么?“TukeyHSD”是否适用于严重不平衡的设计?

另外,上面和下面的流程有区别​​吗?

litter.mc <- glht(litter.aov, linfct = mcp(dose = 'Tukey'))
summary(litter.mc)

最好的,苏

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没有区别。TukeyHSD()只是更渴望告诉你潜在的问题。请注意,这是一条警告消息,而不是错误,这意味着结果可能不是您所期望的,但它们仍会返回,以便您自己判断。

至于它的意思,就是它所说的:忽略非因子变量。请记住,您是在比较组之间的差异,并且分组是使用因子完成的,所以因子都是TukeyHSD()关心的。在您的情况下,您明确告诉该函数只关心dose,这是一个因素,因此该警告可能被视为过于谨慎。

避免警告的一种方法是将转换gesttime为一个因子,并且由于它仅包含四个级别,因此这样做是有道理的。

data('litter', package = 'multcomp')
litter$gesttime <- as.factor(litter$gesttime)
litter.aov <- aov(weight ~ gesttime + dose, data = litter)

TukeyHSD(litter.aov, which = 'dose')
于 2017-11-04T09:14:05.087 回答