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我正在尝试对我的数据执行 Tukey 的 HSD 测试或 LSD 测试。我有两个因素，收集（2 次治疗）和灌溉（5 次治疗），并且想要对每种组合的蔗糖反应进行测试，所以总共 10 次治疗。

数据：

structure(list(Collection = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L
), .Label = c("1", "2"), class = "factor"), 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)), row.names = 
 c(NA, 
-6L), groups = structure(list(Collection = structure(1:2, .Label = c("1", 
"2"), class = "factor"), .rows = list(1:5, 6L)), row.names = c(NA, 
-2L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = 
c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))

尝试将处理组合成一个列并使用 Agricolae 进行测试：

Tukey_data <- dataAvgSucCI %>% 
  mutate(Tukey_ID = paste(Collection, Irrigation, sep="_"))
TukeyAov <- aov(meanSuc ~ Tukey_ID,Tukey_data)
HSD.test(TukeyAov, "Tukey_ID", group=TRUE)

错误信息：

if (pvalue[k] <= 0.001) sig[k] <- "***" else if (pvalue[k] <=
: 需要 TRUE/FALSE 的缺失值另外：警告消息：在 qtukey(1 - alpha, ntr, DFerror) : NaNs 产生

我应该如何编辑我的代码以使其工作？

还是我写一些完全不同的东西会更好？

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1 回答 1

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数据必须看起来像这样（单向方差分析）：

Collection =  rep(1:2, times = 1, each = 5)
Irrigation = rep(1:5, times = 2, each = 1)
meanSuc = rnorm(10, mean = 0, sd = 1)

d = data.frame(Collection, Irrigation, meanSuc)

fit = aov(meanSuc ~ as.factor(Collection), data=d)

TukeyHSD(fit)

或双向方差分析：

fit2 = aov(meanSuc ~ as.factor(Collection) + as.factor(Irrigation), data = d)

TukeyHSD(fit2)

我认为您喜欢执行双向方差分析。就像 AkselA 所说，如果您像以前一样执行单向方差分析，那么您的目标变量 (meanSuc) 没有变化。

于 2019-06-19T21:53:57.083 回答