j'ai un petit soucis, j'aimerais faire tourner lmer() comme indiqué ci-dessous, pour cela je choisi mon "temoin" avec relevel() comme suit :
Code : Tout sélectionner
> Lmoy$TravSol <- relevel(Lmoy$TravSol, ref = "non")
> Lmoy$Apport <- relevel(Lmoy$Apport, ref = "aucun")
> Lmoy$Essence <- relevel(Lmoy$Essence, ref = "Douglas")
Puis j'entre ma ligne de code :
Code : Tout sélectionner
> by(Lmoy, Lmoy$Essence, function(Y){
+ lmerL<-lmer(L.mean~date+ TravSol +Apport + date:TravSol:Apport +(1|plac), data=Y)
+ summary(glht(lmerL)) })
Et R me sort de jolis résultats :
Code : Tout sélectionner
Lmoy$Essence: Douglas
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Fit: lmer(formula = L.mean ~ date + TravSol + Apport + date:TravSol:Apport +
(1 | plac), data = Y)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) == 0 5.541e+01 5.622e+01 0.986 0.815
date == 0 -7.079e-02 4.834e-02 -1.464 0.508
TravSol1 == 0 6.155e+00 5.622e+01 0.109 1.000
Apport1 == 0 -1.262e+02 7.258e+01 -1.739 0.336
Apport2 == 0 2.688e+01 9.181e+01 0.293 0.998
date:TravSolnon:Apportaucun == 0 1.060e-01 7.895e-02 1.342 0.590
date:TravSoloui:Apportaucun == 0 1.121e-01 5.582e-02 2.009 0.207
date:TravSoloui:Apportamdmt == 0 3.598e-02 7.385e-02 0.487 0.983
date:TravSolnon:Apportcendre == 0 -6.054e-03 5.582e-02 -0.108 1.000
(Adjusted p values reported -- single-step method)
CEPENDANT, si on regarde bien les résultats, mon témoin dans lmer serait "Travail du Sol = oui " (TravSoloui) et "Apport de cendre" (Apportcendre), hors dans mon relevel, je lui ai indiqué que je voulais comme témoin " Travail du Sol = non" (TravSol == "non") et "Pas d'apport" (Apport == "aucun")
Si quelqu'un pouvait m'indiquer comment résoudre ce petit probleme de témoin , ça m'arrangerait beaucoup, surtout pour l'analyse finale de mes résultats ...
Existe t-il une autre méthode que "relevel" pour ça ?
Merci d'avance,