R语言获取不含block项的Type III ANCOVA表及各效应F值与p值

前置设置（必做，保证Type III检验正确性） #

R默认的分类变量处理对比（treatment contrast）会导致Type III平方和计算错误，需先将所有分类变量切换为效应编码：

# 对分类变量设置效应编码
contrasts(rye$strain) <- contr.sum
contrasts(rye$manure) <- contr.sum
contrasts(rye$block) <- contr.sum

# 重新拟合线性模型
rye_lm <- lm(yield ~ block + strain*manure*moisture, data = rye)

方法1：直接调用joint_tests过滤block项 #

利用joint_tests的which和invert参数，直接排除block项的输出，剩余结果即为调整block效应后所有目标变量的检验结果：

library(emmeans)
joint_tests(rye_lm, which = "block", invert = TRUE)

方法2：通过emmeans对象生成检验结果 #

生成emmeans对象时添加cov.keep参数保留连续变量moisture，即可输出包含分类、连续变量所有效应的检验结果，block会被自动取平均不会出现在输出中：

library(emmeans)
# 生成emmGrid时保留连续变量moisture作为检验项
rye_emm <- emmeans(rye_lm, ~ strain * manure * moisture, cov.keep = "moisture")
joint_tests(rye_emm)

结果说明 #

两种方法输出的结果完全一致，均包含strain、manure、moisture三个变量的主效应、二阶交互、三阶交互的F值与p值，所有效应均已对block的效应进行调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hnguyen