Si desea seguir con la aov()
función, puede usar el emmeans
paquete que puede manejar aovlist
(y muchos otros ) objetos.
library("emmeans")
# set orthogonal contrasts
options(contrasts = c("contr.sum", "contr.poly"))
aov_velocity <- aov(Velocity ~ Material + Error(Subject / Material), data = scrd)
Después de crear un emmGrid
objeto de la siguiente manera
emm <- emmeans(aov_velocity, ~ Material)
Es muy fácil obtener todas las comparaciones por pares (post hoc) usando la pairs()
función o cualquier contraste deseado usando la contrast()
función del emmeans
paquete. Se pueden lograr múltiples ajustes de prueba a través del adjust
argumento de estas funciones:
pairs(emm) # adjust argument not specified -> default p-value adjustment in this case is "tukey"
Para obtener más información sobre esto, encontré que las viñetas detalladas de emmeans y la documentación son muy útiles.
Además, puede encontrar un ejemplo completo (reproducible) que incluye una descripción sobre cómo obtener los pesos de contraste correctos en mi respuesta aquí .
Sin embargo, tenga en cuenta que el uso de un modelo univariante para las pruebas post hoc puede dar como resultado valores p anticonservadores si se viola la esfericidad.