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ANOVA y pruebas posteriores

ANOVA y pruebas posteriores

de maribel García Arenas -
Número de respuestas: 1
he calculado dos anovas con un conjunto de datos de dos formas diferentes:

summary(fm1 <- aov(Fitness ~ Gen+PS+Sel+Op, data = datos))
ó
summary(fm2 <- aov(Fitness ~ Gen*PS*Sel*Op, data = datos))

Los resultados son diferentes pero no se por qué? podría alguien aclararme las diferencias entre los resultados de una u otro modelo fm1 son:
> summary(fm1 <- aov(Fitness ~ Gen + PS + Sel + Op, data = datos))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Gen 1 1.0407e+12 1.0407e+12 1.5104 0.2198
PS 1 5.2863e+11 5.2863e+11 0.7672 0.3816
Sel 1 4.5561e+13 4.5561e+13 66.1260 4.638e-15 ***
Op 1 7.4101e+13 7.4101e+13 107.5485 < 2.2e-16 ***
Residuals 427 2.9420e+14 6.8900e+11


y las salidas del segundo modelo son:

> summary(fm2 <- aov(Fitness ~ Gen*PS*Sel*Op, data = datos))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Gen 1 1.0407e+12 1.0407e+12 2.1689 0.1416
PS 1 5.2863e+11 5.2863e+11 1.1018 0.2945
Sel 1 4.5561e+13 4.5561e+13 94.9568 <2e-16 ***
Op 1 7.4101e+13 7.4101e+13 154.4393 <2e-16 ***
Gen:PS 1 5.6853e+09 5.6853e+09 0.0118 0.9134
Gen:Sel 1 2.5343e+11 2.5343e+11 0.5282 0.4678
PS:Sel 1 4.6918e+11 4.6918e+11 0.9779 0.3233
Gen:Op 1 1.6119e+11 1.6119e+11 0.3359 0.5625
PS:Op 1 6.3412e+11 6.3412e+11 1.3216 0.2510
Sel:Op 1 9.2214e+13 9.2214e+13 192.1883 <2e-16 ***
Gen:PS:Sel 1 4.1928e+09 4.1928e+09 0.0087 0.9256
Gen:PS:Op 1 1.7398e+09 1.7398e+09 0.0036 0.9520
Gen:Sel:Op 1 6.1465e+10 6.1465e+10 0.1281 0.7206
PS:Sel:Op 1 7.8553e+11 7.8553e+11 1.6372 0.2014
Gen:PS:Sel:Op 1 1.4076e+10 1.4076e+10 0.0293 0.8641
Residuals 416 1.9960e+14 4.7981e+11
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1


Después quiero hacer el test de Tukey con la orden:

TukeyHSD(fm2, "Tukey", ordered = TRUE)

pero me dice que

[21] ERROR:
no factors in the fitted model

Y no se por qué

Muchísimas gracias por la respuesta

Maribel



La salida del modelo

En respuesta a maribel García Arenas

Re: ANOVA y pruebas posteriores

de Usuario eliminado -
En el primer modelo sólo estás metiendo los efectos principales al poner aov(Fitness~Gen+PS....
Mientras que en el segundo modelo, si pones Gen*PS equivale a meter los efectos principales Gen+PS más la interacción entre ambas variables.
Con respecto al TukeyHSD parece que tus variables no son factores, puedes comprobar qué tipo de variables son con class(nombre de variable)..

Saludos