使用lsmeans包提取调整后的方法

Question

我正在尝试使用lsmeans包和以下命令获取四种不同数据集的调整方式：

for (model in list.model) {
   model.rg <- ref.grid(model)
   lsm.obj <- lsmeans(model.rg, "Line")
   new.means <- summary(lsm.obj)
   return(new.means)
   filename <- paste("newmeans_", model, ".csv", sep = "")
   outfile <- paste(dir, filename, sep = "/")
   write.table(new.means, file=outfile, quote = FALSE, sep="\t", 
          col.names = T, row.names = T)
   }

不幸的是，我收到此错误消息：

  

X中的错误[ii，ii，drop = FALSE]％*％y [ii]：不一致的参数   另外：警告信息：在lsm.basis.aovlist（object，trms，xlev，   网格，......）：一些预测因子与截距相关 -   结果有偏见。可能有助于重新适应不同的对比，例如：   'contr.sum'

运行命令后出现“不一致的参数”错误：

summary(lsm.obj) 

谢谢！