Выполните несколько анов с помощью aov в функции R

Я пишу функцию для запуска anova по нескольким переменным. Я попробовал функцию с одним предиктором, и она работает нормально, теперь я пытаюсь использовать две переменные, но функция ломается.

Ниже приведен код с одним предиктором «Условие»

lapply(names(data10)[6:ncol(data10)], function(x) {
  aov.GROUPconint <- lme(reformulate('Condition', x), random = ~1|Subject, data=data10)
  GROUPconint.posthoc <- summary(glht(aov.GROUPconint, linfct = mcp(Condition = "Tukey")))
  GROUPconint.posthoc
}) -> result


Используя два предиктора - "Условие" и "тест" - код ломается, я не знаю как редактировать код выше

lapply(names(data10)[6:ncol(data10)], function(x) {
  aov.GROUPconint <- lme(reformulate(c('Condition', 'test'), x), random = ~1|Subject, data=data10)
  GROUPconint.posthoc <- summary(glht(aov.GROUPconint, linfct = mcp(Condition = "Tukey")))
  GROUPconint.posthoc
}) -> result

data10 <- structure(list(Subject = structure(c(12L, 24L, 12L, 24L, 12L, 
24L, 12L, 24L, 12L, 24L, 12L, 24L), .Label = c("P14", "P15", 
"P16", "P17", "P18", "P19", "P20", "P21", "P22", "P23", "P24", 
"P25", "P26", "P27", "P28", "P29", "P30", "P31", "P32", "P33", 
"P34", "P35", "P37", "P38"), class = "factor"), Condition = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("CEN", 
"IPS", "CTL"), class = "factor"), Wave = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1), test = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L), .Label = c("Block 1", "Block 10"), class = "factor"), 
    ...5 = c("P25-CondA1", "P38-CondA1", "P25-CondA1", "P38-CondA1", 
    "P25-CondB", "P38-CondB", "P25-CondB", "P38-CondB", "P25-CondC", 
    "P38-CondC", "P25-CondC", "P38-CondC"), Fp1 = c(-5.840139, 
    -24.64444, -5.91461, -10.269491, -1.063752, -10.417562, -3.057545, 
    -22.833533, -0.528596, -6.226959, -5.206908, -16.431027), 
    Fz = c(-0.160478, -4.796688, -0.572049, -2.42414, -0.081133, 
    -2.212509, -0.507796, -5.125658, -0.247309, -1.391691, -0.340251, 
    -3.275482), F3 = c(-3.237156, -7.13964, -2.356562, -4.498527, 
    -1.912161, -3.369108, -0.764519, -7.338588, -0.967395, -2.61488, 
    -2.006442, -6.064484), F7 = c(-12.291867, -23.007904, -13.424168, 
    -51.746685, -4.683314, -16.146104, 3.129978, -16.762208, 
    -4.072039, -3.997164, -9.893088, -30.463026), FT9 = c(-5.145666, 
    -19.855898, -7.159363, -79.547642, -2.737132, -24.988066, 
    -0.764389, -8.678315, -2.424962, -3.655473, -16.684891, -40.817396
    ), FC5 = c(-1.912046, -7.299207, -2.782865, -13.433165, -2.717561, 
    -6.404056, -1.020601, -5.731675, -1.449527, -2.455464, -4.816248, 
    -8.451322), FC1 = c(-0.014723, -3.250151, -0.025628, -2.072377, 
    -0.025264, -0.816653, -0.008836, -1.645703, -0.025248, -0.886561, 
    -0.019677, -1.440108), C3 = c(-1.673774, -3.907241, -1.517202, 
    -3.189047, -1.721737, -1.953359, -0.130617, -1.255402, -1.000825, 
    -2.154744, -4.642536, -2.5244), T7 = c(-6.692289, -11.995039, 
    -4.388139, -26.845076, -2.150749, -19.960795, 0.957167, -9.285198, 
    -2.610707, -3.387525, -16.078687, -13.23254), TP9 = c(-6.577069, 
    -24.083291, -5.319204, -17.99928, -2.009148, -22.327639, 
    -0.39423, -11.561658, -11.369999, -1.670421, -27.666286, 
    -8.352513), CP5 = c(-4.256723, -7.168578, -3.69391, -8.595433, 
    -3.172519, -5.686751, -1.439715, -5.684416, -2.23341, -3.819792, 
    -12.817709, -4.332906), CP1 = c(-2.424485, -2.105764, -2.437918, 
    -1.684633, -1.896294, -0.603067, -1.310922, -1.246486, -1.058182, 
    -1.723797, -4.112311, -0.39083), Pz = c(-5.230209, -6.931432, 
    -5.447097, -4.420237, -4.298466, -0.572419, -3.76145, -4.866791, 
    -1.882695, -2.773345, -7.048977, -1.297095), P3 = c(-5.717413, 
    -8.568655, -5.872956, -6.676226, -3.610336, -3.78263, -2.678968, 
    -5.256058, -1.84788, -4.615055, -10.663448, -3.350067), P7 = c(-8.747675, 
    -14.647256, -5.446711, -13.149602, -3.162763, -11.810952, 
    -0.844879, -10.721099, -3.343471, -1.414516, -21.813454, 
    -5.784583), O1 = c(-6.725148, -23.142534, -12.192043, -14.436759, 
    -5.107042, -8.746607, -4.771125, -13.834345, -3.327836, -0.988959, 
    -23.619593, -8.835368), Oz = c(-6.360107, -19.795088, -11.102469, 
    -13.143209, -4.797536, -6.422619, -4.972995, -13.851071, 
    -3.273859, -0.095299, -23.344231, -10.013479), O2 = c(-8.604531, 
    -16.010789, -9.163555, -14.997259, -5.795494, -7.69402, -4.861372, 
    -15.428395, -3.201026, 0.689055, -25.061542, -14.588914), 
    P4 = c(-5.786419, -8.570093, -6.01655, -7.250971, -4.000653, 
    -5.302266, -3.95116, -11.026836, -1.672558, 0.563733, -9.640803, 
    -5.720633), P8 = c(-10.232556, -11.447704, -6.468332, -13.059249, 
    -3.728454, -8.160377, -1.216276, -15.638084, -3.104394, 1.522973, 
    -17.690755, -17.926968), TP10 = c(-8.034667, -11.84704, -6.469727, 
    -17.795867, -3.392685, -14.240206, -0.750774, -14.076242, 
    -2.212408, -0.838559, -24.863607, -13.99878), CP6 = c(-4.075277, 
    -6.763672, -4.167653, -13.016007, -3.034482, -6.815944, -1.626736, 
    -10.962036, -2.496595, -0.236931, -7.798438, -6.962835), 
    CP2 = c(-2.405001, -2.252853, -2.180014, -2.301028, -2.242261, 
    -1.182271, -2.213638, -3.496284, -1.008576, -0.61297, -3.492367, 
    -0.51545), Cz = c(-0.468023, -0.004084, -0.638258, -0.00788, 
    -0.851801, -0.007214, -0.706636, -0.010855, -0.536705, -0.013132, 
    -1.039244, -0.007484), C4 = c(-1.666512, -2.444287, -1.888915, 
    -5.533711, -1.222455, -1.965361, -0.873634, -4.527433, -1.818675, 
    -0.937223, -2.389627, -2.275628), T8 = c(-6.815842, -8.228049, 
    -5.290419, -15.105313, -1.736178, -13.356379, -1.95265, -19.905574, 
    -3.711849, -9.398742, -10.633943, -12.196464), EOG = c(-20.232283, 
    -99.109516, -42.37872, -41.447092, 1.38567, -23.524751, 3.979485, 
    -17.365329, -6.501096, -8.57049, -27.861358, -35.333672), 
    FC6 = c(-3.332464, -3.964186, -3.596093, -15.233898, -0.609353, 
    -6.322399, -0.27383, -7.378963, -2.265338, -1.842532, -3.983366, 
    -3.932509), FC2 = c(-0.026439, -1.089279, -0.01404, -1.967481, 
    -0.021138, -0.912876, -0.016665, -1.514663, -0.016964, -0.101446, 
    -0.017254, -0.920491), F4 = c(-1.289919, -3.210157, -1.225391, 
    -8.599483, -0.13505, -4.758277, -0.16653, -6.277869, -1.030201, 
    -0.780301, -1.717511, -3.839278), F8 = c(-4.269784, -14.505706, 
    -9.1726, -44.947816, 0.269252, -16.018926, -2.184163, -13.581011, 
    -2.464344, -5.565065, -6.70289, -12.713321), Fp2 = c(-10.068992, 
    -12.382243, 0.860865, -23.860863, 0.389788, -13.042772, 0.540714, 
    -21.70098, -2.526254, 2.619264, -3.399223, -59.010281)), row.names = c(NA, 
-12L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Это сообщение об ошибке

Error in na.fail.default(list(Fp1 = c(-4.50016, -1.485162, -2.205266, : missing values in object

Что означает код ломается? Пожалуйста, пишите ошибки дословно.

Parfait 24.03.2022 01:27

я только что добавил это

Reuben Newton Addison 24.03.2022 01:54

Я предполагаю, что ошибка не имеет ничего общего с переформулировкой. reformulate("Var1", "Out") и reformulate(c("Var1","Var2"), "Out") оба работают нормально. См. stackoverflow.com/questions/38250440/… для возможной подсказки, которую я нашел, погуглив сообщение об ошибке + «lme».

thelatemail 24.03.2022 01:55
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
3
31
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий
library(tidyverse)
library(afex)
library (lsmeans)


lapply(names(data10)[6:ncol(data10)], function(x) {
  a1 <- aov_ez("Subject", x, data10, within = c("Condition",   "test"))
  (ls1 <- lsmeans(a1, c("Condition", "test")))
  update(pairs(ls1), by=NULL, adjust = "none")

}) -> result

result

Другие вопросы по теме