Prueba post-hoc tras ANOVA de medidas repetidas de 2 factores en R?

Question

Tengo problemas para encontrar una solución sobre cómo ejecutar una prueba post-hoc (Tukey HSD) después de un ANOVA de 2 factores (ambos dentro de los sujetos) de medidas repetidas en R. Para el ANOVA, he utilizado la función aov:

summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1))

Después de leer las respuestas a otras preguntas, deduje que primero tendría que volver a ejecutar el ANOVA utilizando alguna otra función (por ejemplo, lme). Esto es lo que se me ocurrió.

Lme.mod <- lme(dv ~ x1*x2, random=list(subject=pdBlocked(list(~1, pdIdent(~x1-1), pdIdent(~x2-1)))), data=df1)
anova(Lme.mod)

Ambos efectos principales fueron significativos, pero no hubo efectos de interacción. A continuación, utilicé estas funciones para las comparaciones post-hoc:

summary(glht(Lme.mod, linfct=mcp(x1="Tukey")))
summary(glht(Lme.mod, linfct=mcp(x2="Tukey")))

Sin embargo, hubo algunos problemas:

En primer lugar, el archivo de ayuda de R dice que "La función mcp debe usarse con cuidado cuando se definen parámetros de interés en modelos ANOVA o ANCOVA de dos vías (...) la versión multcomp 1.0-0 y superior genera comparaciones sólo para los efectos principales, ignorando las covariables y las interacciones (las versiones más antiguas promediaban automáticamente los términos de interacción). Se da una advertencia". Y efectivamente, recibí el siguiente mensaje de advertencia:

Warning message:
In mcp2matrix(model, linfct = linfct) :
covariate interactions found -- default contrast might be inappropriate

Otra cosa desconcertante fue que, aunque ambos efectos principales eran significativos, no había diferencias significativas en las comparaciones post-hoc para uno de los factores (x1). Nunca me había encontrado con esto. ¿Son los scripts/análisis correctos/apropiados, o hay algo que se me escapa? Cualquier ayuda será muy apreciada.

Answer 1

¿Podría

df1$x1x2=interaction(df1$x1,df1$x2)
library(lmerTest)
Lme.mod <- lme(dv ~ x1x2, random=~1|subject,
               correlation=corCompSymm(form=~1|subject),
               data=df1)
anova(Lme.mod)
summary(glht(Lme.mod, linfct=mcp(x1x2="Tukey")))

¿será lo que buscas, es decir, hacer pruebas posthoc entre todas las combinaciones de niveles de medidas de ambos factores x1 y x2? (también he impuesto simetría compuesta, para que el resultado lme coincida con el de la llamada aov de medidas repetidas)

Answer 2

Prueba de multicomparación de Tukey

1. Instalar el paquete multcomp install.packages("multcomp")

2. Hacer que multcomp esté disponible para su uso library("multcomp")

3. Comprobar que se está ejecutando - Explica qué paquetes están actualmente abiertos en R buscar()

A continuación, utilice la función glht()