複数変数と単一変数のTukey HSDは異なる結果を返します

Question

私は多変数データセットに対してTukey HSDを実行しようとしました。しかし、1つの変数に対して同じテストを実行すると、結果は完全に逆です。

複数の変数のために実行している間、私はANOVA出力に次のエラーを観察：単一の変数のために実行している間に87回の効果のうち

8見積る 推定効果が

アンバランスかもしれません、私はANOVAの出力で次のエラーを観察しました：

推定される効果がアンバランスになる可能性があります

これは、私が受け取った完全に反対のTukey HSD出力に関連していますか？また、この問題を解決するにはどうしたらいいですか？

私はaov（）を使用し、私のデータセットに500000近くのデータポイントを持っています。

CODE1：

lm_test1 <- lm(y ~ x1+ x2, data=data) 
glht(lm_test1, linfct = mcp(x1 = "Tukey")) 

コード2：

具体的には、次のコードは、私に異なる結果ました

lm_test1 <- lm(y ~ x1, data=data) 
glht(lm_test1, linfct = mcp(x1 = "Tukey")) 

をこれが可能であるかを教えてください...

Answer 1

これ以上の研究の結果、私はこれに対する答えを見つけたので、これを投稿するべきだと思った。 RのAnovaはデフォルトのタイプです - 私はanovaです。つまり、入力した最初の変数を意味し、他の要因を制御することなくエフェクトを考慮します。一方、他の変数については、他の変数の影響を制御した後に結果が表示されます。したがって、私は第2変数として変数を入力していたので、直接効果を見ることとは正反対の方向に、第1変数を偶然制御した後に表示されます。