为 2 型方差分析（混合效应模型）寻找 post hoc

Question

我的问题是如何运行 post hoc 在 2 型方差分析（混合效应模型）上？到目前为止，我正在使用 "lme4" 包中的 glmer()，"car" 包中的 Anova()，并尝试运行 [=] 中的 HSD 测试25=]包。

经过一段时间的搜索，这是我能找到的最好的，但是，我在这样做时收到一条错误消息。有谁知道如何解决这个问题或我做错了什么？或者换一种方式？

library(lme4)
totaldiversity.model <- glmer(totaldiversity ~ focalspecies + (1|site), family = "poisson", data = data, na.action=na.fail)
library(car)
totaldiv.anova = Anova(totaldiversity.model, type = "II")
library(agricolae)
totaldiv.tukey = HSD.test(totaldiv.anova, "focalspecies", group=TRUE, console=TRUE)

出现的错误消息：Error in HSD.test(totaldiv.anova, "focalspecies", group = TRUE, console = TRUE, : argument "MSerror" is missing, with no default

提前致谢！

Answer 1

根据 HSD.test 的文档，y 是 "model(aov or lm) or answer of the experimental unit"。这很可能意味着您应该发送 totaldiversity.model:

HSD.test(totaldiversity.model, "focalspecies", group=TRUE, console=TRUE)

Answer 2

我遵循了 Ben Bolker () 发布的 link，这让我使用了 multcomp 包中的 glht() 函数。这就是在 glmer() 混合效应模型上使用 2 型 Anova 进行多重比较分析 (Tukey) 的解决方案。需要 "multcomp"、"lme4" 和 "car" 包。

totaldiversity.model <- glmer(totaldiversity ~ focalspecies + (1|site), family = "poisson", data = data, na.action=na.fail)
summary(totaldiversity.model)
Anova(totaldiversity.model, type = "II")
summary(glht(totaldiversity.model, mcp(focalspecies="Tukey")))

谢谢大家！

为 2 型方差分析（混合效应模型）寻找 post hoc

Looking for a post hoc for a type 2 Anova (mixed-effects model)

r

lme4

anova

mixed-models

r-car