Sto cercando di analizzare alcuni dati usando un modello a effetti misti. I dati che ho raccolto rappresentano il peso di alcuni giovani animali di diverso genotipo nel tempo.
Sto usando l'approccio proposto qui: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/
In particolare sto usando la soluzione n. 2
Quindi ho qualcosa del genere
require(nlme)
model <- lme(weight ~ time * Genotype, random = ~1|Animal/time,
data=weights)
av <- anova(model)
Ora, vorrei avere alcuni confronti multipli. Usando multcomp
posso fare:
require(multcomp)
comp.geno <- glht(model, linfct=mcp(Genotype="Tukey"))
print(summary(comp.geno))
E, naturalmente, potrei fare lo stesso con il tempo.
Ho due domande:
- Come posso usare
mcp
per vedere l'interazione tra Tempo e Genotipo? Quando corro
glht
ricevo questo avviso:covariate interactions found -- default contrast might be inappropriate
Cosa significa? Posso tranquillamente ignorarlo? O cosa devo fare per evitarlo?
EDIT: ho trovato questo PDF che dice:
Poiché in questo caso è impossibile determinare automaticamente i parametri di interesse, mcp () in multcomp genererà per impostazione predefinita confronti solo per gli effetti principali, ignorando le covariate e le interazioni . Dalla versione 1.1-2, è possibile specificare la media dei termini di interazione e delle covariate usando gli argomentiaction_average = TRUE e covariate_average = TRUE rispettivamente, mentre le versioni precedenti alla 1.0-0 calcolano automaticamente la media dei termini di interazione. Suggeriamo agli utenti, tuttavia, di scrivere manualmente l'insieme di contrasti che desiderano.Si dovrebbe fare questo ogni volta che vi è il dubbio su ciò che misura i contrasti predefiniti, che in genere accade nei modelli con termini di interazione di ordine superiore. Ci riferiamo a Hsu (1996), Capitolo ~ 7, e Searle (1971), Capitolo ~ 7.3, per ulteriori discussioni ed esempi su questo argomento.
Non ho accesso a quei libri, ma forse qualcuno qui ha?