混合モデルで反復測定分散分析を行っています。事後検定を実行して相互作用 TREAT*TIME の p 値を確認したいのですが、探している相互作用が得られない次の ghlt Tukey テストしか使用できませんでした。
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")))
私が探しているのは次のようなものです：
summary(glht(oi, linfct=mcp(TIME="Tukey",TREAT="Tukey",TREAT*TIME="Tukey")))
snk.test(model, term="TREAT*TIME", among="TREAT", within="TIME")バランスのとれたモデルの場合はパッケージ GAD から、モデルのバランスが取れていない場合はsummary( lsmeans( oi, pairwise ~ TIME*TREAT), infer=TRUE)lsmeans から使用します。
私もこの問題を抱えていました。二元配置 ANOVA の簡単な事後検定は存在しないようです。ただし、二元配置 ANOVA のロバストな推定の形式であるブートストラップを試してみるのもよいでしょう。次のリンクがとても役に立ちました。
http://rcompanion.org/rcompanion/d_08a.html
、、、およびパッケージを使用してrcompanion、ブートストラップ ANOVA を実行し、事後的にフォローアップするための段階的なチュートリアルが含まれています。幸運を。WRS2psychmultcompView