具有隨機效應的單向方差分析的事後檢驗

我有一個連續的回答變量yld和一個分類預測器check（有3個級別）。我做了單因子方差分析和事後檢驗，看看哪些級別彼此不同。具有隨機效應的單向方差分析的事後檢驗

mdl<-aov(sqrt(var$yld) ~ var$check); summary(mdl);TukeyHSD(mdl) 

       Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
var$check  2 5162 2581.2 13.51 1.46e-06 *** 
Residuals 2775 530395 191.1      

Tukey multiple comparisons of means 
95% family-wise confidence level 

Fit: aov(formula = sqrt(var$yld) ~ var$check) 

$`var$check` 

     diff  lwr  upr  p adj 
NC-LC -3.-4.529649 -1.494991 0.0000101 
RC-LC -2.8330205 -4.348031 -1.318010 0.0000358 
RC-NC 0.1792991 -1.310563 1.669161 0.9570495

現在，這個數據被收集在多個網站，所以我想用site.code我的隨機效應。

library(lme4) 
mdl1<-lmer(sqrt(yld) ~ check + (1 | site.code),data=var) 
summary(mdl1)

這給了我不同的輸出，但最重要的一條是：

Fixed effects: 
     Estimate Std. Error t value 
(Intercept) 50.7267  1.3028 38.94 
checkNC  -2.7075  0.5449 -4.97 
checkRC  -2.5048  0.5441 -4.60

它需要LC水平爲intercept和檢查NC和RC如何從intercept不同。我有兩個問題：

1）爲什麼沒有在mdl1 2）該輸出比較NC和RC與攔截的輸出顯示在這裏p-value。是否有任何事後對所有級別進行成對比較？

感謝

來源

2016-11-02 user53020

1）'幫助（「p-值」）'，2）封裝LSMEANS和multcomp。 – Roland

下面是解

install.packages("multcomp");library(multcomp) 
summary(glht(mdl1, linfct=mcp(check="Tukey")))

來源

2016-11-02 17:49:18 user53020

非常感謝鏈接。 – user53020

具有隨機效應的單向方差分析的事後檢驗

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