मिश्रित-प्रभाव मॉडल के साथ इंटरैक्शन टर्म पर पोस्ट-हॉक तुलना कैसे करें?

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मैं तलछट माइक्रोबियल गतिविधियों पर सुखाने के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि तलछट के प्रकार और / या गहराई के बीच सुखाने का प्रभाव भिन्न होता है या नहीं।

प्रयोगात्मक डिजाइन इस प्रकार है:

पहला कारक सेडिमेंट तीन प्रकार के तलछट (कोडेड एसड 1, सेड 2, सेड 3) से मेल खाता है। प्रत्येक प्रकार के सेडिमेंट के लिए, तीन साइटों (सैड 1 के लिए 3 साइट, सेड 2 के लिए 3 साइट, सेड 3 के लिए 3 साइट) पर नमूना लिया गया।
साइट कोडित है: साइट 1 , साइट 2, ..., साइट 9।
अगला कारक जल विज्ञान है : प्रत्येक साइट के भीतर, नमूना एक सूखे भूखंड में और एक गीले भूखंड में (कोडित सूखा / गीला) किया जाता है।

पिछले प्लॉट में से प्रत्येक के भीतर, नमूना को ट्रिपलेट में दो गहराई (डी 1, डी 2) पर किया जाता है ।

कुल n = 108 नमूने = 3 तलछट * 3 साइटें * 2 जल विज्ञान * 2 गहराई * 3 प्रतिकृति हैं।

मैं lme()आर ( nlme पैकेज) में फ़ंक्शन का उपयोग इस प्रकार करता हूं :

Sediment <- as.factor(rep(c("Sed1","Sed2","Sed3"),each=36))
Site <- as.factor(rep(c("Site1","Site2","Site3","Site4","Site5",            
                        "Site6","Site7","Site8","Site9"),each=12))
Hydrology <- as.factor(rep(rep(c("Dry","Wet"),each=6),9))
Depth <- as.factor(rep(rep(c("D1","D2"),each=3),18))
Variable <- rnorm(108)

mydata <- data.frame(Sediment,Site,Hydrology,Depth,Variable)

mod1 <- lme(Variable ~ Sediment*Hydrology*Depth, data=mydata, 
             random=~1|Site/Hydrology/Depth)
anova(mod1)

मैं यह परीक्षण करने के लिए पोस्ट-हॉक की तुलना करना चाहता हूं कि कोई शब्द महत्वपूर्ण है या नहीं।

मैं इसे एक साधारण मुख्य प्रभाव (जैसे, तलछट ) के लिए कर पा रहा हूँ :

summary(glht(mod1,linfct=mcp(Sediment="Tukey")))

लेकिन glht()फ़ंक्शन इंटरैक्शन शब्दों के लिए काम नहीं करता है।

मैंने पाया कि निम्नलिखित 2-तरफ़ा एनोवा के लिए काम कर सकता है:

mod1 <- lme(Variable~Sediment*Hydrology, data=mydata, 
            random=~1|Site/Hydrology)
mydata$SH <- interaction(mydata$Sediment, mydata$Hydrology)
mod2 <- lme(Variable ~ -1 + SH, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology)
summary(glht(mod2, linfct=mcp(SH="Tukey")))

क्या 3-वे एनोवा के मामले में एक ही दृष्टिकोण का उपयोग करना संभव है? इस मामले में बातचीत की शर्तों पर पोस्ट-हॉक तुलना करने के तरीके पर कोई मदद काफी सराहना की जाएगी।

— जॉन स्मिथ
स्रोत

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मैं पैकेज "lsmeans" काफी उपयोगी है, खासकर जब कुल्हाड़ी * z * v बातचीत है। हालाँकि, पैकेज केवल R के नए संस्करणों के लिए उपलब्ध है।

http://cran.r-project.org/web/packages/lsmeans/vignettes/using-lsmeans.pdf

— user1442363
स्रोत

3

क्या आपका मतलब है कि आप तीन कारकों के लिए सभी जोड़ीदार तुलना करना चाहते हैं?

mod1<-lme(Variable~Sediment*Hydrology*Depth, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth)
mydata$SHD<-interaction(mydata$Sediment,mydata$Hydrology,mydata$Depth)
mod2<-lme(Variable~-1+SHD, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth)
summary(glht(mod2,linfct=mcp(SHD="Tukey")))

— lockedoff
स्रोत

मैं दो-तरफ़ा बातचीत की शर्तों के लिए जोड़ीदार तुलना करना चाहता हूं, उदाहरण के लिए "सेडिमेंट हाइड्रोलॉजी"। यदि एनोवा तालिका इंगित करती है कि पूर्ण मॉडल के लिए सेडिमेंट हाइड्रोलॉजी इंटरैक्शन महत्वपूर्ण है, mod1<-lme(Variable~Sediment*Hydrology*Depth, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth)तो मुझे नहीं लगता कि यह पोस्ट-हॉक तुलना (सेडिमेंट * हाइड्रोलॉजी इंटरैक्शन पर) निम्न तरीके से करने के लिए सही है:

mydata$SH<-interaction(mydata$Sediment,mydata$Hydrology) mod2<-lme(Variable~-1+SH, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth) summary(glht(mod2,linfct=mcp(SH="Tukey")))

— जॉन स्मिथ