变量已在“linfct”中指定，但在“模型”中找不到！

Question

我想对一个模型的不同变量进行多重比较分析。我的想法如下：

a
   V1   V2
1  t1  5.0
2  t1  4.0
3  t1  2.0
4  t1  5.0
5  t1  5.0
6  t2  4.0
7  t2  3.0
8  t2  4.0
9  t2  9.0
10 t2  3.0
11 t3  2.0
12 t3  3.0
13 t3  2.0
14 t3  6.0
15 t3  8.0

tuk<-glht(fit,linfct=mcp(a$V1="Tukey"))

当我跑的时候，它显示：

“Variable(s) ‘trt’ have been specified in ‘linfct’ but cannot be found in ‘model’!”

我不知道该怎么处理。

Answer 1

在计算fit和调用glht之间，您似乎以某种方式更改了数据和/或变量的名称。您的代码有V1，但错误有trt。很难更详细地说明，因为您的示例不能完全复制(缺少fit的计算)。如果我重新运行我认为您所做的(或者应该做的事情)，一切都会顺利进行。

首先，让我们阅读数据：

a <- read.table(textConnection("   V1   V2
1  t1  5.0
2  t1  4.0
3  t1  2.0
4  t1  5.0
5  t1  5.0
6  t2  4.0
7  t2  3.0
8  t2  4.0
9  t2  9.0
10 t2  3.0
11 t3  2.0
12 t3  3.0
13 t3  2.0
14 t3  6.0
15 t3  8.0"), header = TRUE)

然后，我们可以将我假设的线性模型与响应V2和解释变量V1进行拟合。

fit <- lm(V2 ~ V1, data = a)

然后可以调用multcomp包：

library("multcomp")
summary(glht(fit, linfct = mcp(V1 = "Tukey")))
##          Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
## 
## Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
## 
## Fit: lm(formula = V2 ~ V1, data = a)
## 
## Linear Hypotheses:
##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## t2 - t1 == 0  4.000e-01  1.424e+00   0.281    0.958
## t3 - t1 == 0  5.617e-16  1.424e+00   0.000    1.000
## t3 - t2 == 0 -4.000e-01  1.424e+00  -0.281    0.958
## (Adjusted p values reported -- single-step method)

Answer 2

我也有同样的问题，问题似乎在于模型的声明方式。如果您使用：

fit <- lm($V2~ a$V1)

但如果你将模型声明为：

fit <- lm(V2 ~ V1，data = a)