如何在R中的GLM上執行類似TukeyHSD的測試？

Question

我正在嘗試分析我在R中創建的glm，我想要做的是成對比較我的哪些因素與Anovas的TukeyHSD測試類似，彼此之間有顯着差異。 但是，有人告訴我TukeyHSD不適用於GLM。 經過研究后，我發現了兩個選項，但我不確定哪個是正確的或適用的是glht或對比度命令。

這是GLM的代碼。

glm.mod <- glm(as.numeric(Ostra..Avg.body.size) ~ as.factor(Macrophytes)*as.factor(Leaves)*as.factor(MacrophyteintLeaves) = 'gaussian', data = main)

我希望根據我的大型植物的因素（即是否存在大型植物的種類，可以選擇不適用，不適用C或E的選項）來更改體型變量。 並且葉子具有不帶q1，q2的三個選項

這是我的數據看起來像的一個例子（包含值）

Macrophyte  Leaves  Animals CODE    Ostra. Avg body size
Without     Q1        N       1     11000
E           Q2        Y         2   11853
C           without     N     3     13422
Without     Q1          Y     4     13838

例如，如何獲得顯示效果的輸出

沒有大型植物Q1葉子-沒有大型植物Q2葉子（然后是一個值，表示它們彼此之間是否存在顯着差異，例如ap值）。

任何幫助將不勝感激，並在此先感謝。如果有任何重要的信息我錯過了，請告訴我。

Answer 1

具有一個數字響應變量和一個（或幾個）分類預測變量，我通常將使用以下函數對每個主要效應（例如，僅大型植物；僅葉片）和相互作用效應進行顯着性的成對比較：

TukeyHDS(aov(as.numeric(Ostra..Avg.body.size) ~ as.factor(Macrophytes)*as.factor(Leaves)*as.factor(MacrophyteintLeaves)