Tengo datos que he ajustado usando lme con la siguiente estructura ( Subject se implementa como un efecto aleatorio con el fin de tener en cuenta las múltiples comparaciones emparejadas):
model <- lme(values ~ factor, data=mydata.df, random=~1|Subject,
na.action=na.omit, contrasts=c("contr.sum","contr. poly"))anova(model) realiza una prueba F e informa de la significación de la relación entre values y factor . Entonces uso glht para hacer comparaciones posthoc entre los niveles de factor . No quiero summary para aplicar una corrección por comparaciones múltiples, sólo quiero los valores p brutos, porque más tarde reúno todos los valores p brutos para un conjunto mayor de modelos e hipótesis relacionados, y realizo una corrección de la tasa de falsos descubrimientos (FDR).
Tengo problemas para navegar por el documentación para determinar exactamente qué prueba estadística se está realizando por glht . ¿Está realizando pruebas t univariantes entre dos niveles de factores a la vez, sin considerar la varianza conjunta de todos los niveles, o está considerando de hecho la varianza completa del modelo (eso es lo que quiero que haga)? En realidad, informa de los valores z, no de los valores t, así que ¿implica que se refiere a la varianza de la población? Entonces, ¿la prueba se llama simplemente "prueba z"?
