具有随机效应的单向方差分析的事后检验

我有一个连续的回答变量yld和一个分类预测器check（有3个级别）。我做了单因子方差分析和事后检验，看看哪些级别彼此不同。具有随机效应的单向方差分析的事后检验

mdl<-aov(sqrt(var$yld) ~ var$check); summary(mdl);TukeyHSD(mdl) 

       Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
var$check  2 5162 2581.2 13.51 1.46e-06 *** 
Residuals 2775 530395 191.1      

Tukey multiple comparisons of means 
95% family-wise confidence level 

Fit: aov(formula = sqrt(var$yld) ~ var$check) 

$`var$check` 

     diff  lwr  upr  p adj 
NC-LC -3.-4.529649 -1.494991 0.0000101 
RC-LC -2.8330205 -4.348031 -1.318010 0.0000358 
RC-NC 0.1792991 -1.310563 1.669161 0.9570495

现在，这个数据被收集在多个网站，所以我想用site.code我的随机效应。

library(lme4) 
mdl1<-lmer(sqrt(yld) ~ check + (1 | site.code),data=var) 
summary(mdl1)

这给了我不同的输出，但最重要的一条是：

Fixed effects: 
     Estimate Std. Error t value 
(Intercept) 50.7267  1.3028 38.94 
checkNC  -2.7075  0.5449 -4.97 
checkRC  -2.5048  0.5441 -4.60

它需要LC水平为intercept和检查NC和RC如何从intercept不同。我有两个问题：

1）为什么没有在mdl1 2）该输出比较NC和RC与拦截的输出显示在这里p-value。是否有任何事后对所有级别进行成对比较？

感谢

来源

2016-11-02 user53020

1）'帮助（ “p-值”）'，2）封装LSMEANS和multcomp。 – Roland

下面是解

install.packages("multcomp");library(multcomp) 
summary(glht(mdl1, linfct=mcp(check="Tukey")))

来源

2016-11-02 17:49:18 user53020

非常感谢链接。 – user53020

具有随机效应的单向方差分析的事后检验

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