Tukey HSD用於混合連續和分類變量，錯誤：“無因子”

Question

我正在嘗試對死亡率數據進行Tukey檢驗，我想測試死亡率是否受銅量（單因素方差分析）和銅與溫度的組合（雙向ANOVA）的影響。 這些是我的公式：

lm2<-lm(Mortality~Cu) 
anova(lm2) 
TukeyHSD(aov(Mortality~Cu)) 

lm2<-lm(Mortality~Cu+Temp+Cu:Temp) 
anova(lm2) 
TukeyHSD(aov(Mortality~Cu+Temp+Cu:Temp)) 

ANOVA沒問題，但是對於Tukey's，我收到以下錯誤信息：

    Error in TukeyHSD.aov(aov(Mortality ~ Cu + Temp + Cu:Temp)) : 
      no factors in the fitted model 
    In addition: Warning messages: 
    1: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: Cu 
    2: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: Temp 
    3: In replications(paste("~", xx), data = mf) : 
      non-factors ignored: Cu, Temp 

我在其他帖子上看到應該有某個因素，但我的所有數據都是數字！ 我很困惑，不知道接下來該做什么。

在此先感謝您的幫助！

Lundill

Answer 1

TukeyHSD僅適用於分類變量，因此它正在尋找公式中的因子。 Cu離散胸圍的值是否只是編碼為數值？ 如果是，那么使用

fCu<-factor(Cu)
TukeyHSD(aov(Mortality~fCu)) 

或觀察是否連續？ 然后你必須把它分成間隔，把它變成一個因子。 你可以做到

fCu<-cut(Cu, breaks=4)
TukeyHSD(aov(Mortality~fCu)) 

如果等式右側只有一部分變量是因子，則必須在TukeyHSD的which參數中明確指定。 因此，如果您使用分類fCu而Temp是一個連續的數字變量，您可以這樣做

TukeyHSD(aov(Mortality~fCu+Temp), which="fCu") 

雖然它仍然會發出關於其他列的警告，所以我不確定如何解釋結果