Post-hoc-Test für ein Zwei-Wege-Mischmodell anova

Question

Ich mache eine wiederholte Maßnahmen anova mit einem gemischten Modell. Ich würde gerne einen Post-hoc-Test durchführen, um die p-Werte der Interaktion TREAT * TIME zu sehen, aber ich habe nur den folgenden ghlt Tukey-Test verwendet, der mir nicht die Interaktion gibt, nach der ich suche.

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"))) 

was würde ich suchen ist so etwas wie:

summary(glht(oi, linfct=mcp(TIME="Tukey",TREAT="Tukey",TREAT*TIME="Tukey"))) 

Answer 1

Verwenden snk.test(model, term="TREAT*TIME", among="TREAT", within="TIME") aus dem Paket GAD, wenn Sie ein ausgewogenes Modell und summary(lsmeans(oi, pairwise ~ TIME*TREAT), infer=TRUE) von lsmeans haben, wenn Ihr Modell

Answer 2

Ich habe auch dieses Problem. Es scheint, dass ein direkter Post-hoc-Test für Zweiweg-ANOVAs nicht existiert. Sie können jedoch gerne Bootstrapping versuchen, was eine Form der robusten Schätzung für eine Zwei-Wege-ANOVA ist. Ich fand den folgenden Link sehr hilfreich.

http://rcompanion.org/rcompanion/d_08a.html

Es enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung mit den rcompanion, WRS2, psych und multcompView Paketen Ihren Bootstrap-ANOVA durchzuführen und mit einem Post-hoc-Follow-up. Viel Glück.

Answer 3

Für ein gemischtes Modell unausgewogen ist, können Sie eine Alternative mit der aov_ez() Funktion aus dem AFEX Paket statt lme() finden, und dann eine Post-hoc-Analyse unter Verwendung von lsmeans() durchführen.

Hier finden Sie eine ausführliche Anleitung finden Sie hier:

https://www.psychologie.uni-heidelberg.de/ae/meth/team/mertens/blog/anova_in_r_made_easy.nb.html