R，LME和杜克測試產生的錯誤排序

Question

下面你以後會發現一個簡單的代碼剪斷這是能夠TP再現的錯誤，我得到：

rm(list=ls(all=TRUE)) 
rawdata <- read.table(file = "test.csv", header=TRUE, sep=",", dec=".", stringsAsFactors = TRUE) 
sets <- levels(as.factor(rawdata[,'set'])) 
index <- rawdata[,'set']==sets[1] 
testdata <- rawdata[index,] 

testdata$name <- as.factor(testdata$name) 
testdata$name <- factor(testdata$name, as.character(testdata$name)) 
#### sorting step 
sortindex <- with(testdata,order(name)) 
testdata <- testdata[sortindex,] 
#### 
testdata.lme <- lme (var~name, random=~1|sample,testdata, method='REML') 
testdata.lme.tuk <- summary(glht(testdata.lme, linfct=mcp(name='Tukey'))) 

錯誤是以下之一：

Error in glht.matrix(model = list(modelStruct = list(reStruct = list(sample = -10.3240629947066)), : 
    ‘ncol(linfct)’ is not equal to ‘length(coef(model))’ 

如果省略了排序步驟，則不會生成它。但是，我需要在更大的代碼中對其他函數和數據進行排序清理。另外我想要第一個變量來表示我的控制，因此也是攔截。

同樣的問題發生在其他一些博客之前，但沒有解決，是一個數據清理問題，否則。有人有想法嗎？

我這裏使用的數據列出如下，但我認爲錯誤，儘快爲可再現的一個子集和分揀步驟包括：

name var sample set 
423 10.31 1 1 
423 10.39 1 1 
423 10.86 1 1 
421 10.75 1 1 
421 10.24 1 1 
421 10.27 1 1 
424 10.75 1 1 
424 10.75 1 1 
424 10.75 1 1 
423 10.14 2 1 
423 10.85 2 1 
423 10.48 2 1 
425 10.56 1 1 
425 10.67 1 1 
425 10.17 1 1 
426 10.50 1 1 
426 10.30 1 1 
426 10.29 1 1 
423 10.57 3 1 
423 10.07 3 1 
423 10.01 3 1 
428 10.26 1 1 
428 10.17 1 1 
428 10.72 1 1 
429 10.88 1 1 
429 10.93 1 1 
429 10.63 1 1 
423 10.38 4 1 
423 10.54 4 1 
423 10.25 4 1 
432 10.72 1 1 
432 10.62 1 1 
432 10.14 1 1 
434 10.45 1 1 
434 10.38 1 1 
434 10.41 1 1 
435 10.64 1 1 
435 10.21 1 1 
435 10.21 1 1 
423 10.46 5 1 
423 10.41 5 1 
423 10.13 5 1 
501 10.09 1 1 
501 10.86 1 1 
501 10.05 1 1 
503 10.22 1 1 
503 10.94 1 1 
503 10.38 1 1 
423 10.31 1 2 
423 10.39 1 2 
423 10.86 1 2 
421 10.75 1 2 
421 10.24 1 2 
421 10.27 1 2 
424 10.75 1 2 
424 10.75 1 2 
424 10.75 1 2 
423 10.14 2 2 
423 10.85 2 2 
423 10.48 2 2 
425 10.56 1 2 
425 10.67 1 2 
425 10.17 1 2 
426 10.50 1 2 
426 10.30 1 2 
426 10.29 1 2 
423 10.57 3 2 
423 10.07 3 2 
423 10.01 3 2 
428 10.26 1 2 
428 10.17 1 2 
428 10.72 1 2 
429 10.88 1 2 
429 10.93 1 2 
429 10.63 1 2 
423 10.38 4 2 
423 10.54 4 2 
423 10.25 4 2 
432 10.72 1 2 
432 10.62 1 2 
432 10.14 1 2 
434 10.45 1 2 
434 10.38 1 2 
434 10.41 1 2 
435 10.64 1 2 
435 10.21 1 2 
435 10.21 1 2 
423 10.46 5 2 
423 10.41 5 2 
423 10.13 5 2 
501 10.09 1 2 
501 10.86 1 2 
501 10.05 1 2 
503 10.22 1 2 
503 10.94 1 2 
503 10.38 1 2 

Answer 1

所有你應該做的是應用factor()功能您的變量在子集或排序步驟後重新生成：

testdata$name <- factor(testdata$name)