変数 'group'は 'linfct'に指定されていますが、 'model'には見つかりません！

Question

私の質問は以前のフォーラムで尋ねられましたが、何らかの理由で答えがうまく機能しません。私は、Rを使用してログを変換したデータを計画的に比較しています。エラーは引き続き発生します。 mcp2matrix（model、linfct = linfct）のエラー： 変数 'group'は 'linfct'に指定されています「モデル」に見つかりました！ ご協力いただければ幸いです。ありがとうございました！

はここに私のデータです：mcp2matrixで

stress.data = read.table(textConnection(" group rate lnrate 
1  P 69.169 4.236553 
2  P 68.862 4.5 
3  C 84.738 4.439564 
4  F 99.692 4.602085 
5  C 87.231 4.468560 
6  C 84.877 4.441203 
7  P 70.169 4.250907 
8  P 64.169 4.161520 
9  P 58.692 4.072303 
10  C 80.369 4.386629 
11  C 91.754 4.519111 
12  P 79.662 4.377793 
13  C 87.446 4.471021 
14  C 87.785 4.474891 
15  P 69.231 4.237449 
16  P 75.985 4.330536 
17  F 91.354 4.514742 
18  C 73.277 4.294247 
19  F 83.400 4.423648 
20  F 100.877 4.613902 
21  C 84.523 4.437024 
22  F 102.154 4.626481 
23  C 77.800 4.354141 
24  C 70.877 4.260946 
25  P 86.446 4.459520 
26  P 97.538 4.580242 
27  F 89.815 4.497752 
28  F 80.277 4.385483 
29  P 85.000 4.442651 
30  F 98.200 4.587006 
31  C 90.015 4.499976 
32  F 101.062 4.615734 
33  F 76.908 4.342610 
34  C 99.046 4.595584 
35  F 97.046 4.575185 
36  P 69.538 4.241873 
37  C 75.477 4.323828 
38  C 62.646 4.137500 
39  P 70.077 4.249595 
40  F 88.015 4.477507 
41  F 81.600 4.401829 
42  F 86.985 4.465736 
43  F 92.492 4.527122 
44  P 72.262 4.280298 
45  P 65.446 4.181225"), header = TRUE) 

library("multcomp") 
stress.lm= lm(stress.data$lnrate ~ stress.data$group, data = stress.data) 
stressPlanned= glht(stress.lm, linfct=mcp(group=c("C-P=0", "F-P=0"))) 

エラー（モデル、linfct = linfct）： 変数（S）「グループは、」「linfct」で指定されているが、「モデル」で見つけることができません！

Answer 1

問題は、$でデータにアクセスすると、数式内のdata引数から取り出すのではなく、数式の中に入ります。これは通常、あなたのケースではpredict()やglht()のような後続の機能を混乱させるので、お勧めしません。単に使用してください：

stress.lm <- lm(lnrate ~ group, data = stress.data) 
glht(stress.lm, linfct = mcp(group=c("C-P=0", "F-P=0"))) 
## General Linear Hypotheses 
## 
## Multiple Comparisons of Means: User-defined Contrasts 
## 
## Linear Hypotheses: 
##   Estimate 
## C - P == 0 0.1180 
## F - P == 0 0.2215