相互作用のある混合効果モデル（lme4）に対するmultcomp :: glhtの事後テスト

R（lme4パッケージ）の線形混合効果モデルで事後テストを実行しています。私が使用していmultcompたパッケージ（glht()事後テストを実行する機能）。

私の実験計画は、ランダムなブロック効果を伴う反復測定です。モデルは次のように指定されます。

mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = TRUE)

ここにデータを添付するのではなくwarpbreaks、multcompパッケージ内で呼び出されたデータを使用しています。

data <- warpbreaks
warpbreaks$rand <- NA

「ブロック」効果を模倣するためにランダム変数を追加しました：

warpbreaks$rand <- rep(c("foo", "bar", "bee"), nrow(warpbreaks)/3)

これは私のモデルを模倣しています：

mod <- lmer(breaks ~ tension * wool + (1|rand), data = warpbreaks) 

「追加のMultcompの例-2 Way Anova」の例を知っています。この例では、のレベル内の緊張レベルを比較しますwool。

反対のことをしたい場合はどうなりますか？woolのレベル内のレベルを比較してtensionください （私の場合、これは、時間のレベル（3-6、7、8月）内の処理レベル（2-0、1）を比較することになります。

これを行うために次のコードを考え出しましたが、機能していないようです（以下のエラーメッセージを参照）。

まず、例から（場所woolをtension入れ替えて）：

tmp <- expand.grid(wool = unique(warpbreaks$wool), tension = unique(warpbreaks$tension))
X <- model.matrix(~ tension * wool, data = tmp)
glht(mod, linfct = X)

Tukey <- contrMat(table(warpbreaks$wool), "Tukey")

K1 <- cbind(Tukey, matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)))
rownames(K1) <- paste(levels(warpbreaks$tension)[1], rownames(K1), sep = ":")

K2 <- cbind(matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)), Tukey)
rownames(K2) <- paste(levels(warpbreaks$tension)[2], rownames(K2), sep = ":")

ここから下まで、私の独自のコード：

K3 <- cbind(matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)), Tukey)
rownames(K2) <- paste(levels(warpbreaks$tension)[3], rownames(K3), sep = ":")

K <- rbind(K1, K2, K3)
colnames(K) <- c(colnames(Tukey), colnames(Tukey))

> summary(glht(mod, linfct = K %*% X))
Error in summary(glht(mod, linfct = K %*% X)) : 
  error in evaluating the argument 'object' in selecting a method for function 'summary': Error in K %*% X : non-conformable arguments

lsmeansパッケージを使用する方がはるかに簡単です

library(lsmeans)
lsmeans(mod, pairwise ~ tension | wool)
lsmeans(mod, pairwise ~ wool | tension)