R中方差分析的对二因子

Question

我有来自两种不同情况(癌症和正常)的菌落计数数据，两种药物联合治疗:A (3水平)和B (2水平)。对于菌落，我有不同的types+total，但我可以在不同的测试中观察不同的类型。

df <- data.frame( Patient = rep( 1:6, 6), Disease = rep( c( "cancer", "normal"), 18), DrugA = c( rep( 0, 12), rep( 30, 12), rep( 100, 12)), DrugB = rep( c( rep( 0, 6), rep( 2, 6)), 3), n.colonies = sample( 10:300, size = 36) )
head(df)

我的问题是，我想比较两种情况(癌症和正常)的不同治疗(结合DrugA和DrugB)。为此，我做了以下工作：

df$treatment.factor <- paste( df$DrugA, df$DrugB, sep = ".")
library(stats)
a <- aov( formula = n.colonies ~ Disease:treatment.factor, data = df)
summary(a)
TukeyHSD(a)

结果返回所有可能的组合，包括相同条件下的不同处理选项。我有什么办法限制测试组仅针对不同疾病的同一treatment.factor？我在考虑做一些有趣的t检验，并对多个比较做正确的测试，但这对我来说似乎并不完全正确。我也在考虑对每一种情况进行回归(基于DrugB分离)，但只有3分(三种浓度的DrugA)对此也没有帮助。

有什么建议吗？谢谢!

爱德华多

Answer 1

我不确定能理解。也许你想：

library(lsmeans)
lsmeans(a, pairwise ~ Disease:treatment.factor | treatment.factor)

$contrasts
treatment.factor = 0.0:
 contrast           estimate       SE df t.ratio p.value
 cancer - normal -101.333333 74.31826 24  -1.364  0.1854

treatment.factor = 0.2:
 contrast           estimate       SE df t.ratio p.value
 cancer - normal  -92.333333 74.31826 24  -1.242  0.2261

treatment.factor = 100.0:
 contrast           estimate       SE df t.ratio p.value
 cancer - normal   50.666667 74.31826 24   0.682  0.5019

treatment.factor = 100.2:
 contrast           estimate       SE df t.ratio p.value
 cancer - normal    1.666667 74.31826 24   0.022  0.9823

treatment.factor = 30.0:
 contrast           estimate       SE df t.ratio p.value
 cancer - normal    9.000000 74.31826 24   0.121  0.9046

treatment.factor = 30.2:
 contrast           estimate       SE df t.ratio p.value
 cancer - normal   79.333333 74.31826 24   1.067  0.2964