在R中構造重復測量方差分析並提取ls均值。

Question

我試圖在R中正確構建重復測量方差分析，並提取相關的lsmeans。 我的數據由一個因變量（rSWC）和一個預測變量（Geno）組成。 完整的數據集如下：

> str(mydata)
'data.frame':   153 obs. of  5 variables:
 $ Geno          : Factor w/ 5 levels "8306","8307",.. 
 $ BioRepeat     : int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
 $ Geno_BioRepeat: Factor w/ 17 levels "8306_1","8306_2",..
 $ Day           : Factor w/ 9 levels "1","2","3","4",.. 
 $ rSWC          : num  104.5 92.5 81.8 65.6 61 ...

我正在將我的重復措施方差分析構建為：

rmaModel <- aov(rSWC ~ Geno + Error(Day/Geno), data=mydata)

我希望為每個重復的度量（天）提取Geno的lsmeans（和相關的方差項）。 目前，如果我嘗試提取lsmean，則對於每個Geno我只會得到一個lsmean和一條我無法解釋的警告消息：

> library(lsmeans)
> lsmeans(rmaModel, specs = "Geno")
 Geno      lsmean        SE    df lower.CL  upper.CL
 8306    59.43538  8.905658  8.00 38.89890  79.97187
 8307    58.06825  9.988820 12.45 35.03399  81.10251
 8417    71.16686 10.158125 13.24 47.74219  94.59154
 Control 86.97797 10.488538 14.84 62.79136 111.16459
 WT      45.76538  9.988820 12.45 22.73112  68.79964

Confidence level used: 0.95 
Warning message:
In lsm.basis.aovlist(object, trms, xlev, grid, ...) :
  Some predictors are correlated with the intercept - results are biased.
 May help to re-fit with different contrasts, e.g. 'contr.sum' 

對於理解我的模型是否構建適當，如何為每次重復測量提取lsmean以及如何解釋警告消息的任何幫助，將不勝感激。 謝謝！

Answer 1

R回歸函數中統計檢驗的默認對比是處理對比，因此“攔截”級別通常是每個因子變量中的第一個。 警告消息表明您可能需要重新定義Geno變量的對比度。 因此可以通過以下方式完成：

 ?contrasts  # to get the background theory and example code
 contrasts(mydata$Geno) <- contr.sum(5) 
 rmaModel <- aov(rSWC ~ Geno + Error(Day/Geno), data=mydata) # refit
 lsmeans(rmaModel, specs = "Geno")