弗里德曼的(农业)错误
Friedman (agricolae) error
我正在尝试 运行 使用 friedman 测试(agricolae 包)进行阻塞的重复测量方差分析。但是,我一直收到同样的错误,我不明白这是什么意思。
这是代码:
out<-with(nh3,friedman(season,datecode,meannh3, alpha = 0.05, group=TRUE,main=NULL,console=TRUE))
我的数据是这样的:
class(nh3$meannh3): numeric
class(nh3$season): factor
class(nh3$datecode): factor
我的治疗是季节,他们应该被日期代码屏蔽。 meannh3 是感兴趣的变量。日期不是独立的,这就是它们被阻止的原因。虽然季节性差异是我感兴趣的,但这就是治疗的原因。感兴趣的变量是 NH3 的浓度。
这是我得到的错误:
out<-with(nh3,friedman(season,datecode,meannh3, alpha = 0.05, group=TRUE,main=NULL,console=TRUE))
Study: meannh3 ~ season + datecode
datecode, Sum of the ranks
meannh3 r
1 11.0 3
10 10.5 3
11 15.0 3
13 11.0 3
14 11.0 3
2 17.0 3
3 17.0 3
4 17.0 8
5 12.5 1
6 13.5 3
7 14.5 3
8 15.5 3
9 16.5 3
Friedman's Test
===============
Adjusted for ties
Value: 2.718615
Pvalue chisq : 0.9972256
F value : 0.1277461
Pvalue F: 0.9996747 0.9998106 NaN
Alpha : 0.05
t-Student : 2.178813
LSD : 22.04983
Means with the same letter are not significantly different.
GroupTreatment and Sum of the ranks
a 2 17
a 3 17
a 4 17
a 9 16.5
a 8 15.5
a 11 15
a 7 14.5
a 6 13.5
a 5 12.5
a 1 11
a 13 11
a 14 11
a 10 10.5
Error in `row.names<-.data.frame`(`*tmp*`, value = value) :
invalid 'row.names' length
In addition: Warning message:
In pf(T2.aj, ntr - 1, (ntr - 1) * (nr - 1)) : NaNs produced
这是什么意思?我已经搜索了这个特定的错误,但我没有找到任何有意义的东西,与弗里德曼测试无关。上面吐出来的Study equation是对的。。所以,没看懂。
我查看了此页面 (friedman agricolae returning errors),但没有帮助。
这个分析被证明太难了 - 数据的形状不正确,它需要在 Friedman (agricolae) 检验的矩阵中。
我最终使用重复测量方差分析,排列如下:
模型<-aovp(nh4~season*year+Error(daysinceiceon/season), data=df)
摘要(模型)
posthoc.kruskal.nemenyi.test(nh4 ~ season, data =df)
aovp 是 lmPerm 包的一部分。我知道这有点过时了,所以如果有人有更新的、支持的排列方差分析,请告诉我。
在这里,我的原假设是季节、年份或季节*年和天之间没有差异,因为ceiceon是重复测量。
然后,如果发现季节之间存在显着差异,我会继续进行事后检验 (posthoc.kruskal.nemenyi.test) 以了解季节差异。在写这些结果时,我需要指出,有时季节*年份的相互作用也很重要。
我正在尝试 运行 使用 friedman 测试(agricolae 包)进行阻塞的重复测量方差分析。但是,我一直收到同样的错误,我不明白这是什么意思。
这是代码:
out<-with(nh3,friedman(season,datecode,meannh3, alpha = 0.05, group=TRUE,main=NULL,console=TRUE))
我的数据是这样的:
class(nh3$meannh3): numeric
class(nh3$season): factor
class(nh3$datecode): factor
我的治疗是季节,他们应该被日期代码屏蔽。 meannh3 是感兴趣的变量。日期不是独立的,这就是它们被阻止的原因。虽然季节性差异是我感兴趣的,但这就是治疗的原因。感兴趣的变量是 NH3 的浓度。
这是我得到的错误:
out<-with(nh3,friedman(season,datecode,meannh3, alpha = 0.05, group=TRUE,main=NULL,console=TRUE)) Study: meannh3 ~ season + datecode datecode, Sum of the ranks meannh3 r 1 11.0 3 10 10.5 3 11 15.0 3 13 11.0 3 14 11.0 3 2 17.0 3 3 17.0 3 4 17.0 8 5 12.5 1 6 13.5 3 7 14.5 3 8 15.5 3 9 16.5 3 Friedman's Test =============== Adjusted for ties Value: 2.718615 Pvalue chisq : 0.9972256 F value : 0.1277461 Pvalue F: 0.9996747 0.9998106 NaN Alpha : 0.05 t-Student : 2.178813 LSD : 22.04983 Means with the same letter are not significantly different. GroupTreatment and Sum of the ranks a 2 17 a 3 17 a 4 17 a 9 16.5 a 8 15.5 a 11 15 a 7 14.5 a 6 13.5 a 5 12.5 a 1 11 a 13 11 a 14 11 a 10 10.5 Error in `row.names<-.data.frame`(`*tmp*`, value = value) : invalid 'row.names' length In addition: Warning message: In pf(T2.aj, ntr - 1, (ntr - 1) * (nr - 1)) : NaNs produced
这是什么意思?我已经搜索了这个特定的错误,但我没有找到任何有意义的东西,与弗里德曼测试无关。上面吐出来的Study equation是对的。。所以,没看懂。
我查看了此页面 (friedman agricolae returning errors),但没有帮助。
这个分析被证明太难了 - 数据的形状不正确,它需要在 Friedman (agricolae) 检验的矩阵中。
我最终使用重复测量方差分析,排列如下:
模型<-aovp(nh4~season*year+Error(daysinceiceon/season), data=df) 摘要(模型) posthoc.kruskal.nemenyi.test(nh4 ~ season, data =df)
aovp 是 lmPerm 包的一部分。我知道这有点过时了,所以如果有人有更新的、支持的排列方差分析,请告诉我。
在这里,我的原假设是季节、年份或季节*年和天之间没有差异,因为ceiceon是重复测量。
然后,如果发现季节之间存在显着差异,我会继续进行事后检验 (posthoc.kruskal.nemenyi.test) 以了解季节差异。在写这些结果时,我需要指出,有时季节*年份的相互作用也很重要。