ループの混合モデルとtukeyの比較

Question

私は混合モデルとTukeyのテストをループしたいと思います。 私がしたいのは、フィッティングと3列（それぞれ応答を含む）と4つのサブグループ（合計= 12）のフィッティングと比較を繰り返すことだけです。

同様のデータフレームは、https://drive.google.com/open?id=0Bwrsa11LAnrgTXMzWk1fYXR1MHMにあります。 3つの再配置は、列「RESP_1」、「RESP_2」および「RESP_3」であり、サブグループは列「層」の変数である。私がモデルとすることにより、単一の応答とユニークな層のためのadjustament得る

：次に

#mixed model  
Mlm_RESP_1 <-lme(RESP_1~clay+till, random=~1|strata/point, data=loop_lm_tukey) 

#tukey 
ls_RSP_1 <- lsmeans(Mlm_RESP_1,pairwise~till,adjust="tukey") 
ls_RSP_1$contrasts 
cld(ls_RSP_1) 

を、私はによりループに各列のモデルを試してみてください。今から

#loop model  
mlm_RESP <- lapply(c("RESP_1", "RESP_2","RESP_3"), function(k) { 
     lme(eval(substitute(j ~ clay+till, list(j = as.name(k)))), random = ~1|strata/point, data = loop_lm_tukey)}) 

、 lapplyがリストを返し、このパッケージがこの種のクラスを処理できないため、lsmeansパッケージを使用してTukey比較をループすることができません。

さらに、これをどのレイヤーごとにループすることができますか？

Tukeyの比較のループを行うための助けがあれば幸いです。

Answer 1

これを試してみてください：

mlm_RESP <- lapply(c("RESP_1", "RESP_2","RESP_3"), function(k) { 
    df=cbind(resp=loop_lm_tukey[,k],loop_lm_tukey[,-c(1:3)]) 
    lme(resp~clay+till, random = ~1|strata/point, data = df)}) 

res1=lapply(mlm_RESP,function(rm)lsmeans(rm,pairwise~till,adjust="tukey")) 

かを：

res2=list() 
for (i in 1:3) res2[[i]]=lsmeans(mlm_RESP[[i]],pairwise~till,adjust="tukey") 

結果は同じです。