Question

我一般对R和编码都很陌生，因此对于可能看起来很愚蠢的事情，我事先表示歉意。

我进行了方差分析，并希望对我的数据进行TukeyHSD。起初，它工作正常。然后，我创建了两个数据集。在每一种药物中，我对数据进行排序以仅包括两种剂量类型之一。然后，我继续执行ANOVA（有效），但是Tukey会产生此错误

-[。data.frame`（mf，mf.cols [[i]]）：已选择未定义的列。

那是什么意思？我在新创建的数据集中搜索列的名称，它们都存在。

非常感谢您！

这是我创建的数据集和收到的错误。

df1 <- Flor_Group_1_2019_EC[Flor_Group_1_2019_EC$Dose=="IM", ]
df2 <- Flor_Group_1_2019_EC[Flor_Group_1_2019_EC$Dose=="SC", ]
aov1 = aov(`CFU/g`~Treatment+`Time Point`, data=df1)
    summary(aov1)
              Df    Sum Sq   Mean Sq F value   Pr(>F)    
Treatment      3 3.068e+15 1.023e+15   7.774 7.98e-05 ***
`Time Point`  16 2.065e+16 1.291e+15   9.810 7.20e-16 ***
Residuals    134 1.763e+16 1.316e+14                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
1 observation deleted due to missingness
TukeyHSD(aov1)

[.data.frame（mf，mf.cols [[i]]）中的错误：未定义的列已选中

colnames(df1)
[1] "Steer"      "Dose"       "Time Point" "Treatment"  "Average"   
[6] "CFU/g"      "Log"

Answer 1

经过一些旧的source code之后，我发现这与数据集中的命名有关。

这是因为对于我的数据（如本文中的数据），命名约定不是非常友好。尽管我们可以在(``)上添加“反引号” names，但是在使用基于base R的函数进行编程时，有时很难使用那些反引号。然后解决方案是rename，如下所示：

# base
names(df1) <- gsub("CFU\\/g","CFU",names(df1))
names(df1) <- gsub("Time Point","time",names(df1))
# tidyverse
dplyr::rename(df1, CFU = `CFU/g`,
time = `Time Point`)

然后您可以重建模型并重做TukeyHSD：

df1 <- Flor_Group_1_2019_EC[Flor_Group_1_2019_EC$Dose=="IM", ]
df2 <- Flor_Group_1_2019_EC[Flor_Group_1_2019_EC$Dose=="SC", ]
aov1 = aov(CFU~Treatment+ time , data=df1)
TukeyHSD(aov1)

注意：我无法提供可复制的示例，因为我无法轻松创建示例数据集。但是，我确实按照此答案中所述解决了这个问题。

执行TukeyHSD时选择了未定义的列

1 个答案: