将lsmeans应用于模型时出错

Question

我有一个数据集（data1），如下所示：

T,D,P,R
1,0,1,1  
2,1,1,3  
3,0,1,7  
1,0,2,2  
2,1,2,3  
3,1,2,7 
1,0,3,1
2,1,3,4
3,1,3,7
1,1,4,1
2,1,4,3 
3,0,4,7

首先，除响应之外的所有变量（R）都被指定为因子（因此D，T和P是因素）。然后我适应模型：

model1 <- lme(R~D+T,random=~1|P, method="REML",data=data1)

然后我想使用lsmeans来平均D和P的因子级别。

为此，我输入：

lsm_model <- lsmeans(model1,~T)

这样做，我收到两条错误消息：

  

“[.data.frame中的错误（tbl ,, vars，drop = FALSE）：     选择了未定义的列

和

  

ref.grid中的错误（object = list（modelStruct = list（reStruct = list（Plot = -11.7209195395097））,:     也许需要“数据”或“参数”参数“

为什么我不能让lsmeans适合这个模型？我多次使用lsmeans没有任何问题。