혼합 효과 모델과의 상호 작용 항에 대한 사후 비교를 수행하는 방법은 무엇입니까?

퇴적 미생물 활동에 대한 건조의 영향을 평가하기 위해 데이터 세트를 작업 중입니다. 건조의 영향이 퇴적물 형태 및 / 또는 퇴적물 내 깊이에 따라 달라지는지를 결정하는 것이 목적입니다.

실험 설계는 다음과 같습니다.

• 첫 번째 요소 퇴적물 은 세 가지 유형의 퇴적물 (코드화 된 Sed1, Sed2, Sed3)에 해당합니다. 각 유형의 퇴적물에 대해, 샘플링은 3 개 장소 (Sed1의 경우 3 개, Sed2의 경우 3 개, Sed3의 경우 3 개)에서 수행되었다.
• 사이트 는 Site1, Site2, ..., Site9로 코딩됩니다.
• 다음 요소는 수 문학입니다 : 각 현장 내에서 샘플링은 건식 플롯과 습식 플롯 (건조 / 습식)으로 수행됩니다.

이전의 각 플롯 내에서 샘플링은 두 개의 깊이 (D1, D2)에서 3 번 수행됩니다.

총 n = 108 샘플 = 3 퇴적 * 3 사이트 * 2 수 문학 * 2 깊이 * 3 복제가 있습니다.

lme()R ( nlme 패키지) 의 함수 를 다음과 같이 사용합니다.

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)

용어가 유의한지 여부를 테스트하기 위해 사후 비교 를 실행하고 싶습니다 .

간단한 주요 효과 (예 : 퇴적물 )를 위해 할 수 있습니다 .

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

그러나이 glht()기능은 상호 작용 용어에는 작동하지 않습니다.

나는 2-way anova에 대해 다음과 같이 작동 할 수 있음을 발견했다.

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")))

3-way anova의 경우 동일한 접근 방식을 사용할 수 있습니까? 이 경우 교호 작용 용어에 대한 사후 비교 를 수행하는 데 도움 이 될 것입니다.

패키지 "lsmeans"가 특히 ax * z * v 상호 작용이있을 때 매우 유용하다는 것을 알았습니다. 그러나이 패키지는 최신 버전의 R에서만 사용할 수 있습니다.

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

세 가지 요인에 대해 모든 쌍별 비교를 수행 하시겠습니까?

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")))