RStudio中cld()函数报错：无适用于emm_list类对象的方法

问题原因 #

你遇到的Error in UseMethod("cld") : no applicable method for 'cld' applied to an object of class "c('emm_list', 'list')"报错，是因为res.lm1 <- lsmeans(lm1, pairwise ~ distance, adjust="tukey")返回的是包含lsmeans均值结果和Tukey两两比较结果的复合列表，而cld()函数只能直接处理单独的lsmeans/emmmeans对象，无法识别这种列表类型。

修正步骤 #

1. 提取单独的lsmeans对象：从res.lm1中取出均值部分（列表的第一个元素），再传入cld()函数。
2. 优化ggplot文本映射：res.CLD中已包含distance列，无需用res.CLD$x，直接映射x=distance即可。

修正后的完整代码 #

require(multcomp)
require(ggpubr)
require(multcompView)
require(car)
require(ggplot2)
require(lsmeans)
require(emmeans)

M <- read.csv("C:\\Users\\pauli\\Documents\\ISARA 5A\\MFE\\R\\Matrices\\Matrice moisson .csv", sep = ";", dec= ",")

MC <- M[M$parcelle=="Charignon ", ]

MC$distance <- factor(MC$distance, levels=c("1H","2H","6H","12H","15H"))

lm1 <- lm(prot~distance, data=MC) 

# 保留lsmeans和两两比较结果，后续仅取均值部分给cld()
res.lm1 <- lsmeans(lm1, pairwise ~ distance,  adjust="tukey")
summary(res.lm1)

# 提取lsmeans对象生成分组字母
res.CLD <- cld(res.lm1$lsmeans, alpha=0.05, Letters=letters)
res.CLD <- res.CLD[res.CLD$.group!='',]

a <- ggplot(data=MC, aes(x=distance, y=prot, col=distance))+
  scale_color_brewer(palette = "Dark2")+
  scale_alpha(0.5)+
  geom_jitter(position = position_jitterdodge(jitter.width = 0), size = 1.5)+
  ylim(0, max(MC$prot)) +
  stat_summary(fun.data=mean_sd, size=0.2, col="black")+
  labs(title = "Parcelle blé dur - CHA", x= "Distance", y="Taux de protéines (%)")+
  theme(legend.position = "none")+
  # 直接用res.CLD的distance列映射x轴
  geom_text(data = res.CLD, aes(x=distance, y =10, label=.group), col="black" ,vjust=0, size=5)
a

简化写法（若无需保留两两比较结果） #

如果后续不需要用到Tukey两两比较的结果，可以直接只生成lsmeans对象，省略pairwise参数：

res.lm1 <- lsmeans(lm1, ~ distance, adjust="tukey")
res.CLD <- cld(res.lm1, alpha=0.05, Letters=letters)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pauline Lefranc