r - anova の分割と r での比較 (直交単一 df)

Question

anova（固定または混合モデル）で単一の df 直交コントラストを実行したい。以下に例を示します。

require(nlme)
data (Alfalfa)
  Variety: a factor with levels Cossack, Ladak, and Ranger
  Date : a factor with levels None S1 S20 O7
  Block: a factor with levels 1 2 3 4 5 6
  Yield : a numeric vector

これらのデータは、Snedecor と Cochran (1980) で分割プロット計画の例として説明されています。実験で使用された処理構造は、3 種類のアルファルファと 1943 年の 4 つの 3 回目の伐採日を含む 3\x4 完全階乗でした。実験ユニットは 6 つのブロックに配置され、それぞれが 4 つのプロットに細分化されました。アルファルファの品種 (コサック、ラダック、レンジャー) は区画にランダムに割り当てられ、3 回目の伐採日 (なし、S1 - 9 月 1 日、S20 - 9 月 20 日、O7 - 10 月 7 日) は区画にランダムに割り当てられました。各ブロックで 4 つの日付すべてが使用されました。

model<-with (Alfalfa, aov(Yield~Variety*Date +Error(Block/Date/Variety)))

    > summary(model)

Error: Block
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Residuals  5   4.15    0.83

Error: Block:Date
          Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)
Date       3 1.9625  0.6542   17.84 3.29e-05 ***
Residuals 15 0.5501  0.0367
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: Block:Date:Variety
             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Variety       2 0.1780 0.08901   1.719  0.192
Variety:Date  6 0.2106 0.03509   0.678  0.668
Residuals    40 2.0708 0.05177

私はいくつかの比較 (グループ内の直交コントラスト) を実行したいと考えています。たとえば、日付の 2 つのコントラスト:

   (a) S1 vs others (S20 O7)
   (b) S20 vs 07,

多様性係数 2 の対比の場合:

  (c)  Cossack vs others (Ladak and Ranger)
   (d) Ladak vs Ranger

したがって、anova の出力は次のようになります。

Error: Block
              Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Residuals  5   4.15    0.83

Error: Block:Date
          Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)
Date       3 1.9625  0.6542   17.84 3.29e-05 ***
       (a) S1 vs others    ?        ?
       (b)  S20 vs 07       ?        ?
Residuals 15 0.5501  0.0367
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: Block:Date:Variety
             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Variety       2 0.1780 0.08901   1.719  0.192
     (c)  Cossack vs others ?        ?    ?
     (d)  Ladak vs Ranger    ?       ?     ?
Variety:Date  6 0.2106 0.03509   0.678  0.668
Residuals    40 2.0708 0.05177

どうすればこれを実行できますか? ...................................