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总的来说，我对 R 和编码非常陌生，所以对于任何看起来很愚蠢的事情，我提前道歉。

我执行了方差分析，并想对我的数据进行 TukeyHSD。起初，它工作得很好。然后我创建了两个数据集。在每一个中，我都对我的数据进行了排序，以仅包含两种剂量类型中的一种。然后我继续执行方差分析（有效），但是 Tukey 产生了这个错误

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

这意味着什么？我在新创建的数据集中搜索列的名称，它们都存在。

太感谢了！！

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：选择了未定义的列

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

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在浏览了一些旧的源代码之后，我认为这与我的数据集中的命名有关。

这是因为对于我的数据，比如这篇文章中的数据，命名约定不是很友好。虽然我们可以在 中添加“反引号” (``)，但在使用基于 R 的函数names进行编程时，有时很难使用它们。base那么解决方案rename如下：

# 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：我无法提供可重现的示例，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的说明解决了此问题。

于 2019-11-24T06:48:14.987 回答