Teste post hoc após ANOVA com medidas repetidas usando R

Realizei ANOVA de medidas repetidas em R, da seguinte maneira:

aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd)
summary(aov_velocity)

• Qual sintaxe em R pode ser usada para realizar um teste post hoc após uma ANOVA com medidas repetidas?
• O teste de Tukey com correção de Bonferroni seria apropriado? Se sim, como isso poderia ser feito no R?

O que você pode fazer é especificar o modelo lmee, em seguida, usar glhtno multcomppacote para fazer o que você deseja. No entanto, o lme fornece valores F ligeiramente diferentes do que uma ANOVA padrão (veja também minhas perguntas recentes aqui ).

lme_velocity = lme(Velocity ~ Material, data=scrd, random = ~1|Subject)
anova(lme_velocity)

require(multcomp)
summary(glht(lme_velocity, linfct=mcp(Material = "Tukey")), test = adjusted(type = "bonferroni"))

Para outros contrastes, em seguida, bonferroni, veja, por exemplo, o livro multcompdos autores do pacote .

Você também pode querer ver este post na lista R-mailing , e este post para especificar uma ANOVA de medidas repetidas em R .

No entanto, como mostrado nesta minha pergunta, não tenho certeza se essa abordagem é idêntica a uma ANOVA. Além disso, o glht relata apenas valores z em vez dos valores t ou F usuais . Isso também parece incomum.

Até agora, não encontrei outra maneira de fazer isso.

Se você deseja manter a aov()função, pode usar o emmeanspacote que pode manipular aovlist(e muitos outros ) objetos.

library("emmeans")
# set orthogonal contrasts
options(contrasts = c("contr.sum", "contr.poly"))

aov_velocity <- aov(Velocity ~ Material + Error(Subject / Material), data = scrd)

Depois de criar um emmGridobjeto da seguinte maneira

emm <- emmeans(aov_velocity, ~ Material)

é muito fácil obter todas as comparações (post hoc) aos pares usando a pairs()função ou qualquer contraste desejado usando a contrast()função do emmeanspacote. Ajustes de teste múltiplo podem ser alcançados através do adjustargumento destas funções:

pairs(emm)  # adjust argument not specified -> default p-value adjustment in this case is "tukey"  

Para obter mais informações, achei as vinhetas emmeans detalhadas e a documentação muito úteis.

Além disso, você pode encontrar um exemplo completo (reproduzível), incluindo uma descrição de como obter os pesos de contraste corretos na minha resposta aqui .

Observe, no entanto, que o uso de um modelo univariado para os testes post hoc pode resultar em valores p anti-conservadores se a esfericidade for violada.

Se a esfericidade for atendida, você poderá executar uma ANOVA bidirecional:

aov_velocity = aov(Velocity~Material+Subject, data=scrd)
posthoc      = TukeyHSD(aov_velocity, 'Material', conf.level=0.95).