Hey all,
I have tried running the following code:
ReactionAccuracyAnova <- aov(Scores ~ Group*Condition, data = ReactionAccuracy)
summary(glht(ReactionAccuracyAnova,linfct=mcp(Condition="Tukey")))
However, I keep getting the following error message:
Warning message:
In mcp2matrix(model, linfct = linfct) :
** covariate interactions found -- default contrast might be inappropriate**
Might anybody know why this is?
I am trying to output pairwise comparisons (Tukey's Test) for the 'Condition' independent variable of my dataset.
I would be so grateful for anybody's help!?
Minimal reproducible example:
structure(list(ID = c("171", "190", "197", "1192", "1222", "1382",
"1492", "1592", "1602", "1732", "1752", "1782", "1802", "1812",
"1852", "1892", "1912", "1982", "1999", "3812", "19992", "199943",
"199945", "1992i", "1992j", "199949", "188", "199950", "1924",
"373", "330", "363", "370", "375", "378", "379", "380", "382",
"1993", "1997", "3122", "3152", "3212", "3362", "3862", "199912",
"171", "190", "197", "1192", "1222", "1382", "1492", "1592",
"1602", "1732", "1752", "1782", "1802", "1812", "1852", "1892",
"1912", "1982", "1999", "3812", "19992", "199943", "199945",
"1992i", "1992j", "199949", "188", "199950", "1924", "373", "330",
"363", "370", "375", "378", "379", "380", "382", "1993", "1997",
"3122", "3152", "3212", "3362", "3862", "199912", "171", "190",
"197", "1192", "1222", "1382", "1492", "1592", "1602", "1732",
"1752", "1782", "1802", "1812", "1852", "1892", "1912", "1982",
"1999", "3812", "19992", "199943", "199945", "1992i", "1992j",
"199949", "188", "199950", "1924", "373", "330", "363", "370",
"375", "378", "379", "380", "382", "1993", "1997", "3122", "3152",
"3212", "3362", "3862", "199912", "171", "190", "197", "1192",
"1222", "1382", "1492", "1592", "1602", "1732", "1752", "1782",
"1802", "1812", "1852", "1892", "1912", "1982", "1999", "3812",
"19992", "199943", "199945", "1992i", "1992j", "199949", "188",
"199950", "1924", "373", "330", "363", "370", "375", "378", "379",
"380", "382", "1993", "1997", "3122", "3152", "3212", "3362",
"3862", "199912", "171", "190", "197", "1192", "1222", "1382",
"1492", "1592", "1602", "1732", "1752", "1782", "1802", "1812",
"1852", "1892", "1912", "1982", "1999", "3812", "19992", "199943",
"199945", "1992i", "1992j", "199949", "188", "199950", "1924",
"373", "330", "363", "370", "375", "378", "379", "380", "382",
"1993", "1997", "3122", "3152", "3212", "3362", "3862", "199912",
"171", "190", "197", "1192", "1222", "1382", "1492", "1592",
"1602", "1732", "1752", "1782", "1802", "1812", "1852", "1892",
"1912", "1982", "1999", "3812", "19992", "199943", "199945",
"1992i", "1992j", "199949", "188", "199950", "1924", "373", "330",
"363", "370", "375", "378", "379", "380", "382", "1993", "1997",
"3122", "3152", "3212", "3362", "3862", "199912"), Condition = structure(c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 5L, 5L,
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L,
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L,
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L,
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L,
6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L,
6L, 6L, 6L), .Label = c("Neutral-SH", "Neutral-Social", "No-Money",
"Positive-Social", "Self-Harm", "Win-Money"), class = "factor"),
Group = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("HC",
"SH"), class = "factor"), Scores = c(0.416666666666667, 0.616666666666667,
0.716666666666667, 0.45, 0.35, 0.866666666666667, 0.733333333333333,
0.266666666666667, 0.466666666666667, 0.55, 0.466666666666667,
0.633333333333333, 0.35, 0.766666666666667, 0.283333333333333,
0.533333333333333, 0.383333333333333, 0.0666666666666667,
0.5, 0.666666666666667, 0.6, 0.5, 0.583333333333333, 0.483333333333333,
0.533333333333333, 0.65, 0.15, 0.466666666666667, 0.316666666666667,
0.766666666666667, 0.25, 0.433333333333333, 0.733333333333333,
0.45, 0.616666666666667, 0.833333333333333, 0.45, 0.766666666666667,
0.333333333333333, 0.383333333333333, 0.75, 0.383333333333333,
0.516666666666667, 0.283333333333333, 0.266666666666667,
0.35, 0.333333333333333, 0.566666666666667, 0.583333333333333,
0.316666666666667, 0.416666666666667, 0.883333333333333,
0.816666666666667, 0.366666666666667, 0.25, 0.566666666666667,
0.35, 0.483333333333333, 0.383333333333333, 0.666666666666667,
0.466666666666667, 0.9, 0.4, 0.15, 0.483333333333333, 0.55,
0.5, 0.366666666666667, 0.4, 0.466666666666667, 0.566666666666667,
0.65, 0.116666666666667, 0.516666666666667, 0.333333333333333,
0.666666666666667, 0.233333333333333, 0.383333333333333,
0.966666666666667, 0.433333333333333, 0.516666666666667,
0.666666666666667, 0.383333333333333, 0.75, 0.266666666666667,
0.35, 0.783333333333333, 0.433333333333333, 0.483333333333333,
0.283333333333333, 0.3, 0.3, 0.45, 0.45, 0.566666666666667,
0.55, 0.4, 0.783333333333333, 0.816666666666667, 0.35, 0.5,
0.35, 0.5, 0.533333333333333, 0.433333333333333, 0.666666666666667,
0.283333333333333, 0.4, 0.633333333333333, 0.266666666666667,
0.583333333333333, 0.533333333333333, 0.666666666666667,
0.45, 0.433333333333333, 0.516666666666667, 0.65, 0.566666666666667,
0.383333333333333, 0.483333333333333, 0.516666666666667,
0.783333333333333, 0.316666666666667, 0.333333333333333,
0.866666666666667, 0.4, 0.566666666666667, 0.816666666666667,
0.433333333333333, 0.8, 0.3, 0.4, 0.683333333333333, 0.383333333333333,
0.45, 0.4, 0.283333333333333, 0.383333333333333, 0.433333333333333,
0.616666666666667, 0.666666666666667, 0.366666666666667,
0.416666666666667, 0.75, 0.75, 0.566666666666667, 0.616666666666667,
0.4, 0.45, 0.633333333333333, 0.55, 0.45, 0.35, 0.433333333333333,
0.5, 0.316666666666667, 0.483333333333333, 0.333333333333333,
0.65, 0.333333333333333, 0.55, 0.416666666666667, 0.8, 0.65,
0.416666666666667, 0.466666666666667, 0.35, 0.666666666666667,
0.333333333333333, 0.5, 0.85, 0.483333333333333, 0.516666666666667,
0.783333333333333, 0.6, 0.7, 0.383333333333333, 0.316666666666667,
0.816666666666667, 0.5, 0.5, 0.3, 0.383333333333333, 0.283333333333333,
0.6, 0.6, 0.733333333333333, 0.466666666666667, 0.55, 0.866666666666667,
0.916666666666667, 0.566666666666667, 0.333333333333333,
0.616666666666667, 0.483333333333333, 0.516666666666667,
0.633333333333333, 0.6, 0.45, 0.616666666666667, 0.633333333333333,
0.333333333333333, 0.566666666666667, 0.583333333333333,
0.633333333333333, 0.566666666666667, 0.716666666666667,
0.716666666666667, 0.716666666666667, 0.716666666666667,
0.233333333333333, 0.55, 0.433333333333333, 0.833333333333333,
0.316666666666667, 0.483333333333333, 0.866666666666667,
0.55, 0.716666666666667, 0.816666666666667, 0.466666666666667,
0.933333333333333, 0.333333333333333, 0.583333333333333,
0.766666666666667, 0.566666666666667, 0.583333333333333,
0.583333333333333, 0.483333333333333, 0.8, 0.516666666666667,
0.733333333333333, 0.816666666666667, 0.55, 0.483333333333333,
0.75, 0.866666666666667, 0.566666666666667, 0.666666666666667,
0.616666666666667, 0.483333333333333, 0.633333333333333,
0.583333333333333, 0.583333333333333, 0.5, 0.55, 0.75, 0.35,
0.616666666666667, 0.65, 0.683333333333333, 0.55, 0.716666666666667,
0.733333333333333, 0.716666666666667, 0.683333333333333,
0.6, 0.75, 0.466666666666667, 0.9, 0.416666666666667, 0.466666666666667,
0.933333333333333, 0.533333333333333, 0.666666666666667,
0.883333333333333, 0.45, 0.85, 0.433333333333333, 0.533333333333333,
0.8, 0.466666666666667, 0.433333333333333, 0.65, 0.566666666666667,
0.566666666666667)), row.names = c(NA, -276L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))