对于多变量和单变量返回不同结果的Tukey HSD

Question

我已经尝试运行一个多变量数据集的Tukey HSD。但是，当我对单个变量运行相同的测试时，结果完全相反。

在运行多个变量时，我观察到在ANOVA输出中出现了以下错误：

87个影响中有8个是不可估计的估计影响可能是不平衡的

在运行单变量时，我观察到在ANOVA输出中出现了以下错误：

估计的影响可能是不平衡的

这与我收到的完全相反的Tukey HSD输出有任何关系吗？另外，我如何继续解决这个问题呢？

我使用了aov()，在我的数据集中有将近500000个数据点。

具体来说，下面的代码给了我一个不同的结果：

code1：

lm_test1 <- lm(y ~ x1+ x2, data=data)
glht(lm_test1, linfct = mcp(x1 = "Tukey"))

code2：

lm_test1 <- lm(y ~ x1, data=data)
glht(lm_test1, linfct = mcp(x1 = "Tukey"))

请告诉我这怎么可能..。

Answer 1

经过进一步的研究，我找到了这个问题的答案，所以我想我应该把这个贴出来。R中的anova默认为-I Anova类型。这意味着我们输入的第一个变量，不考虑任何其他因素的影响，另一方面，对于其他变量，结果显示在控制了其他变量的影响之后。因此，由于我是输入我的变量作为第二个变量，结果显示是在控制后的第一个变量是偶然的，在一个完全相反的方向看一个直接的影响。