post 双向混合模型方差分析的临时测试

Question

我正在使用混合模型进行重复测量方差分析。我想运行一个 post 临时测试来查看交互 TREAT*TIME 的 p 值，但我只设法使用以下 ghlt Tukey 测试，它没有给我交互我是正在寻找。

library(multcomp)
library(nlme)
oi<-lme(total ~ TREAT * TIME, data=TURN, random = ~1|NO_UNIT)
anova(oi)
summary(glht(oi, linfct=mcp(TIME="Tukey", TREAT="Tukey")))

我要找的是这样的东西：

summary(glht(oi, linfct=mcp(TIME="Tukey",TREAT="Tukey",TREAT*TIME="Tukey")))

Answer 1

我也遇到过这个问题。似乎不存在针对双向方差分析的直接 post hoc 测试。但是，您可能想尝试 bootstrapping，这是对双向方差分析进行稳健估计的一种形式。我发现以下 link 非常有帮助。

http://rcompanion.org/rcompanion/d_08a.html

它包含使用 rcompanion、WRS2、psych 和 multcompView 包执行自举方差分析并跟进的分步教程一个 post 临时。祝你好运。

Answer 2

如果您有平衡模型，请使用包 GAD 中的 snk.test(model, term="TREAT*TIME", among="TREAT", within="TIME")；如果您的模型不平衡，请使用来自 lsmeans 的 summary( lsmeans( oi, pairwise ~ TIME*TREAT), infer=TRUE)

Answer 3

对于混合模型，您可以使用 afex 包中的 aov_ez() 函数替代 lme()，然后使用 lsmeans() 执行 post 临时分析.

你会在这里找到详细的教程：

https://www.psychologie.uni-heidelberg.de/ae/meth/team/mertens/blog/anova_in_r_made_easy.nb.html

post 双向混合模型方差分析的临时测试

post hoc test for a two way mixed model anova

r

anova

posthoc

mixed-models