R中的manova调用中的cbind出现问题

Question

我试图用R中的manova函数做多元方差分析，我的问题是，我试图找到一种方法来传递因变量列表，而不是手动键入所有变量，因为有很多变量，它们的名字也很糟糕。我的数据在一个数据框中，其中"unit“是因变量(因子)，其余的列是各种数值响应变量。例如：

  unit C_pct  Cln C_N_mol Cnmolln C_P_mol N_P_mol
1    C 48.22 3.88   53.92    3.99 3104.75   68.42
2    C 49.91 3.91   56.32    4.03 3454.53   62.04
3    C 50.75 3.93   56.96    4.04 3922.01   69.16
4   SH 50.72 3.93   46.58    3.84 2590.16   57.12
5   SH 51.06 3.93   43.27    3.77 2326.04   53.97
6   SH 48.62 3.88   40.97    3.71 2357.16   59.67

如果我将manova调用编写为

fit <- manova(cbind(C_pct, Cln) ~ unit, data = plots) 

它工作得很好，但我希望能够传递一长串列，而不是逐个命名它们，例如

fit <- manova(cbind(colnames(plots[5:32])) ~ unit, data = plots) 

或

fit <- manove(cbind(plots[,5:32]) ~ unit, data = plots)

我得到了错误

"Error in model.frame.default(formula = as.matrix(cbind(colnames(plots[5:32]))) ~  : 
  variable lengths differ (found for 'unit')

我确信这是因为我错误地使用了cbind，但是我搞不清楚。如有任何帮助，我们不胜感激！抱歉，如果格式是粗糙的，这是我张贴的第一个问题。

编辑:这两种方式(实际上都是3种方式)都有效。谢谢大家！

Answer 1

与大多数R建模函数一样，manova使用在数据集中找到的变量的名称构建其公式。但是，当您向它传递colnames时，从技术上讲，您传递的是表示这些变量名称的字符串。因此，该函数不知道如何处理它们，并且会卡住。

你实际上可以绕过这个问题。公式的LHS只需解析为矩阵；cbind(C_pct, Cln, ...)的使用是一种通过在数据框环境中评估其参数名称C_pct、Cln等来获得矩阵的方法。但是如果你一开始就提供了一个矩阵，那么就不需要求值了。

fit <- manova(as.matrix(plots[, 5:32]) ~ unit, data=plots)

一些笔记。as.matrix是必需的，因为从这样的数据框中获取列将返回一个数据框。manova不会喜欢这样，所以我们将数据帧强制转换为矩阵。其次，假设您的数据框plots中没有名为plots的实际变量，这种方法是可行的。这是因为，如果R在数据框中找不到名称，它就会查找调用者的环境，在本例中是全局环境。

也可以在拟合模型之前创建矩阵，方法是

plots$response <- as.matrix(plots[, 5:32])
fit <- manova(response ~ unit, data=plots)

Answer 2

您可以将公式构建为字符串，并将其转换为公式：

responses <- paste( colnames( plots )[2:6], collapse=",")
myformula <- as.formula( paste0( "cbind(", responses , ")~ unit" ) )
manova( myformula, data = plots ) 

Call:
   manova(myformula, data = plots)

Terms:
                     unit Residuals
resp 1                0.4       6.8
resp 2                  0         0
resp 3              220.6      21.0
resp 4                0.1       0.0
resp 5          1715135.8  377938.1
Deg. of Freedom         1         4

Residual standard error: 1.3051760.027080132.293640.04966555307.3834
Estimated effects may be unbalanced