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 안녕하세요. 

 

 다시 질문있어 교수님께 여쭤봅니다. 


 제가 하려는 것은 IFG2 세 군간의 차이를 변수를 보정해도 차이가 있다는 걸 ANCOVA로 입증하려는 것입니다. 


 > out2=lm(Ep~factor(IFG2)+factor(sex)+age+LVMI+factor(HTN)+bmi+heartrate,data=result)

> anova(out2)

Analysis of Variance Table


Response: Ep

                Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    

factor(IFG2)     2   3612  1805.9  645.23 < 2.2e-16 ***

factor(sex)      1   2927  2926.8 1045.72 < 2.2e-16 ***

age              1  23029 23029.0 8228.05 < 2.2e-16 ***

LVMI             1   1182  1181.5  422.16 < 2.2e-16 ***

factor(HTN)      1   1554  1554.2  555.32 < 2.2e-16 ***

bmi              1   3855  3854.9 1377.33 < 2.2e-16 ***

heartrate        1   2125  2124.9  759.19 < 2.2e-16 ***

Residuals    21337  59719     2.8                      

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1


 일단 여기까지는 잘 됩니다. 문제는 그 다음 Tukey나 bonferroni로 각 군간의 차이를 밝히는 부분입니다. 일주일 넘게 여러 방법으로 해봤는데 방법이 없습니다. 


 Tukey HSD  의 경우 범주형 변수로 하면 잘되지만 연속 변수를 넣으면 '다음과 같이 요인이 아닌 것들은 무시됩니다' 라는 메세지만 뜹니다. post hoc을 어떻게 할 수 있을까요. 이런 저런 패키지 다 써보고 나름 고민해도 안되서 여쭤 봅니다. 


 긴글 읽어주셔서 감사합니다. 

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