我知道这是一个众所周知的经典问题，但是尽管我进行了研究，但仍无法通过数据解决此问题。
我有这种数据：
df
SNP Site Color Frequence
1 scaffold10000|size69197_10061 K Green 0.4404348
2 scaffold10000|size69197_10061 G Green 0.6700000
3 scaffold10000|size69197_10061 G Red 0.7171429
4 scaffold10000|size69197_10061 K Yellow 0.7937500
5 scaffold10000|size69197_10061 T Yellow 0.7202174
6 scaffold10000|size69197_10061 E Red 0.7373469
7 scaffold10000|size69197_10061 G Yellow 0.6150000
8 scaffold10000|size69197_10061 T Red 0.5668750
9 scaffold10000|size69197_10061 K Red 0.6190385
10 scaffold10000|size69197_10061 T Green 0.5629412
11 scaffold10000|size69197_10061 E Yellow 0.8312500
12 scaffold10000|size69197_10061 E Green 0.5474286
我想知道此SNP的三种颜色和四个位置之间是否存在统计差异（命名为“ scaffold10000 | size69197_10061”）。
我想考虑这些变量（3种颜色和4个位置），这就是为什么我选择glm()函数。
model <- glm(formula = Frequence ~ Color + Site, family=quasibinomial(), data=df)
这给了我这些系数：
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.2905 0.3105 0.936 0.3856
ColorRed 0.4450 0.3084 1.443 0.1991
ColorYellow 0.8298 0.3215 2.581 0.0417 *
SiteT -0.2268 0.3644 -0.622 0.5566
SiteK -0.2221 0.3645 -0.609 0.5646
SiteE 0.1809 0.3760 0.481 0.6475
---
因此，绿色和G站点不会出现（因为如果我正确理解的话，它们都是绝对的）。
根据R blogger和Stackoverflow中的这些问题，我了解了如何在添加-1或+ 0的过程中删除截距（使模型更易于理解）。公式。
model <- glm(formula = Frequence ~ Color + Site - 1, family=quasibinomial(), data=df)
因此，我至少出现了一个类别变量：
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
ColorGreen 0.2905 0.3105 0.936 0.3856
ColorRed 0.7355 0.3185 2.309 0.0603 .
ColorYellow 1.1202 0.3319 3.376 0.0149 *
SiteT -0.2268 0.3644 -0.622 0.5566
SiteK -0.2221 0.3645 -0.609 0.5646
SiteE 0.1809 0.3760 0.481 0.6475
为了使第4个网站出现，我未能对某些内容进行编码
首先，我尝试合并2种不同的模型：
model1 <- glm(formula = Frequence ~ Site - 1, family=quasibinomial(), data=df)
model2 <- glm(formula = Frequence ~ Color - 1, family=quasibinomial(), data=df)
用不同的方式，但是没有用（也许没有意义。.）
放置其他-1或+ 0都不起作用：
model <- glm(formula = Frequence ~ 0 + Color + Site - 1, family=quasibinomial(), data=df)
根据对此similar issue（以及关于lm()的{{3}}）的答案，只需在参数上添加两个总和为零的约束即可：
contrasts(ok$Site) <- contr.sum(4, contrasts=F)
contrasts(ok$Color) <- contr.sum(3, contrasts=F)
或使用它（我不记得Stackoverflow的每个脚步了）
relevel(ok$Site, "E")
relevel(ok$Site, "T")
relevel(ok$Site, "K")
relevel(ok$Site, "G")
，然后重新运行模型。但是这两种可能性也失败了。
因此，我尝试拆分data.frame，以便将变量手动添加到模型中：
df2
SNP Site Color Frequence Green Yellow Red K G T E
1 scaffold10000|size69197_10061 K Green 0.4404348 TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
2 scaffold10000|size69197_10061 G Green 0.6700000 TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
3 scaffold10000|size69197_10061 G Red 0.7171429 FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
4 scaffold10000|size69197_10061 K Yellow 0.7937500 FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
5 scaffold10000|size69197_10061 T Yellow 0.7202174 FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
6 scaffold10000|size69197_10061 E Red 0.7373469 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE
7 scaffold10000|size69197_10061 G Yellow 0.6150000 FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
8 scaffold10000|size69197_10061 T Red 0.5668750 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
9 scaffold10000|size69197_10061 K Red 0.6190385 FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE
10 scaffold10000|size69197_10061 T Green 0.5629412 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
11 scaffold10000|size69197_10061 E Yellow 0.8312500 FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
12 scaffold10000|size69197_10061 E Green 0.5474286 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
（可以使用df2[df2=="FALSE"]<-0将TRUE和FALSE更改为0和1。
model <- glm(formula=Frequence ~ Red + Green + Yellow + K + T + E + G -1, family=quasibinomial(), data=df2)
现在，所有变量都在系数中：
Coefficients: (2 not defined because of singularities)
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
RedFALSE 1.1202 0.3319 3.376 0.0149 *
RedTRUE 0.7355 0.3185 2.309 0.0603 .
GreenTRUE -0.8298 0.3215 -2.581 0.0417 *
YellowTRUE NA NA NA NA
KTRUE -0.2221 0.3645 -0.609 0.5646
TTRUE -0.2268 0.3644 -0.622 0.5566
ETRUE 0.1809 0.3760 0.481 0.6475
GTRUE NA NA NA NA
但是现在出现NA。
根据this中的这个问题，我检查了模型矩阵是否具有完整等级，答案是否定的。
# Get model matrix ...
X <- model.matrix(~ Red + Green + Yellow + K + T + E + G - 1, family=quasibinomial(), data=as.data.frame(ok))
> X
RedFALSE RedTRUE GreenTRUE YellowTRUE KTRUE TTRUE ETRUE GTRUE
1 1 0 1 0 1 0 0 0
2 1 0 1 0 0 0 0 1
3 0 1 0 0 0 0 0 1
4 1 0 0 1 1 0 0 0
5 1 0 0 1 0 1 0 0
6 0 1 0 0 0 0 1 0
7 1 0 0 1 0 0 0 1
8 0 1 0 0 0 1 0 0
9 0 1 0 0 1 0 0 0
10 1 0 1 0 0 1 0 0
11 1 0 0 1 0 0 1 0
12 1 0 1 0 0 0 1 0
# Get rank of model matrix
qr(X)$rank
> 6
# Get number of parameters of the model = number of columns of model matrix
ncol(X)
> 8
因此，如果没有-1，则X的第一列是截距，如果有-1，则红色列是重复的（一个代表TRUE，另一个代表FALSE）
因此，有8列和6级。 通常我应该有14列而不是14列？ （7个变量（3种颜色和4个位置）* 2（是或否））
那么，我该如何编码我的模型以强制获取所有变量的Pvalues？
任何以适当方式对此进行编程的建议，将不胜感激。