thr3ads.net - R help - [R] how to perform 5 level nested anova [Feb 2009]

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Mao Jianfeng

2009-Feb-11 00:39 UTC

[R] how to perform 5 level nested anova

Hello.

I am new to R. And, I want to perform a multiple nested anova on a large
datasets (with 9448 observations).

I tried the function ("lmer()" in package "lme4"). But, I
failed. Can anyone
help me?

my dataset("SeedL.txt") was attached. Data are not sorted by factors.

In this dataset, "SpecN" "PopN"  "TreeN"
"ConeN" "SeedN" were 5 factors (as
Explanatory), with "PopN" nested within "SpecN";
"TreeN" nested within
"PopN"; "ConeN" nested within "TreeN" and
"SeedN" nested within "ConeN".

"SeedL" is a dependent variate (as Response).

The model I have ever used in R is:

cmod<-lmer(SeedL~1+(1|SpecN)+(1|SpecN:PopN)+(1|SpecN:PopN:TreeN),
data=seedL)

What I got in R is:

error: length(f1) == length(f2) is not TRUE
In addition: Warning messages:
1: In SpecN:PopN : ????????9447??: ?????? (In Enlish: there are 9447
elements in the expression, but only the first one has been used.)
2: In SpecN:PopN : ????????9447??: ??????
3: In SpecN:PopN : ????????9447??: ??????
4: In SpecN:PopN : ????????9447??: ??????
5: In SpecN:PopN:TreeN : ????????6??: ??????
6: In SpecN:PopN:TreeN : ????????9447??: ??????

I an longing for helps in R usage or statistical technology.

Thanks a lot in advance.

Mao J-F
State Key Lab of Systematics and Evolutionary Botany
Institute of Botany
Chinese Academy of Sciences
Beijing, China
-------------- next part --------------
SpecN	PopN	TreeN	ConeN	SeedN	SeedL
1	6	1	1	1	0.6
1	6	1	1	2	0.6
1	6	1	1	3	0.55
1	6	1	1	4	0.55
1	6	1	1	5	0.55
1	6	2	2	6	0.5
1	6	2	2	7	0.5
1	6	2	2	8	0.5
1	6	2	2	9	0.5
1	6	2	2	10	0.5
1	6	2	3	11	0.5
1	6	2	3	12	0.55
1	6	2	3	13	0.55
1	6	2	3	14	0.55
1	6	2	3	15	0.5
1	6	2	4	16	0.5
1	6	2	4	17	0.5
1	6	2	4	18	0.55
1	6	2	4	19	0.5
1	6	2	4	20	0.5
1	6	3	5	21	0.55
1	6	3	5	22	0.5
1	6	3	5	23	0.5
1	6	3	5	24	0.55
1	6	3	5	25	0.55
1	6	4	6	26	0.45
1	6	4	6	27	0.5
1	6	4	6	28	0.5
1	6	4	6	29	0.45
1	6	5	7	30	0.55
1	6	5	7	31	0.55
1	6	5	7	32	0.6
1	6	5	7	33	0.6
1	6	5	7	34	0.55
1	6	6	8	35	0.45
1	6	6	8	36	0.45
1	6	6	8	37	0.4
1	6	6	8	38	0.4
1	6	6	8	39	0.45
1	6	7	9	40	0.45
1	6	7	9	41	0.55
1	6	7	9	42	0.55
1	6	7	9	43	0.55
1	6	7	9	44	0.6
1	6	7	10	45	0.55
1	6	7	10	46	0.45
1	6	7	10	47	0.5
1	6	7	10	48	0.5
1	6	7	10	49	0.5
1	6	7	11	50	0.55
1	6	7	11	51	0.55
1	6	7	11	52	0.55
1	6	7	11	53	0.6
1	6	7	11	54	0.55
1	6	8	12	55	0.45
1	6	8	12	56	0.45
1	6	8	12	57	0.45
1	6	8	12	58	0.4
1	6	8	12	59	0.35
1	6	9	13	60	0.5
1	6	9	13	61	0.5
1	6	9	13	62	0.6
1	6	9	13	63	0.5
1	6	9	13	64	0.5
1	6	9	14	65	0.45
1	6	9	14	66	0.45
1	6	9	14	67	0.55
1	6	9	14	68	0.5
1	6	9	14	69	0.5
1	2	10	15	70	0.6
1	2	10	15	71	0.65
1	2	10	15	72	0.6
1	2	10	15	73	0.65
1	2	10	15	74	0.6
1	2	10	16	75	0.55
1	2	10	16	76	0.65
1	2	10	16	77	0.65
1	2	10	16	78	0.65
1	2	10	16	79	0.55
1	2	10	17	80	0.7
1	2	10	17	81	0.7
1	2	10	17	82	0.65
1	2	10	17	83	0.65
1	2	10	17	84	0.7
1	2	10	18	85	0.7
1	2	10	18	86	0.6
1	2	10	18	87	0.7
1	2	10	18	88	0.6
1	2	10	18	89	0.6
1	2	10	18	90	0.6
1	2	10	18	91	0.65
1	2	10	18	92	0.6
1	2	10	18	93	0.6
1	2	10	18	94	0.65
1	2	10	19	95	0.65
1	2	10	19	96	0.55
1	2	10	19	97	0.65
1	2	10	19	98	0.6
1	2	10	19	99	0.55
1	2	11	20	100	0.65
1	2	11	20	101	0.6
1	2	11	20	102	0.65
1	2	11	20	103	0.55
1	2	11	20	104	0.65
1	2	11	21	105	0.7
1	2	11	21	106	0.6
1	2	11	21	107	0.6
1	2	11	21	108	0.7
1	2	11	21	109	0.6
1	2	11	22	110	0.7
1	2	11	22	111	0.6
1	2	11	22	112	0.65
1	2	11	22	113	0.6
1	2	11	22	114	0.7
1	2	11	23	115	0.65
1	2	11	23	116	0.65
1	2	11	23	117	0.75
1	2	11	23	118	0.6
1	2	11	23	119	0.65
1	2	11	24	120	0.6
1	2	11	24	121	0.7
1	2	11	24	122	0.75
1	2	11	24	123	0.7
1	2	11	24	124	0.55
1	2	12	25	125	0.6
1	2	12	25	126	0.7
1	2	12	25	127	0.65
1	2	12	25	128	0.5
1	2	12	25	129	0.5
1	2	12	26	130	0.65
1	2	12	26	131	0.6
1	2	12	26	132	0.65
1	2	12	26	133	0.65
1	2	12	26	134	0.7
1	2	12	27	135	0.6
1	2	12	27	136	0.65
1	2	12	27	137	0.6
1	2	12	27	138	0.65
1	2	12	27	139	0.6
1	2	12	28	140	0.6
1	2	12	28	141	0.6
1	2	12	28	142	0.65
1	2	12	28	143	0.6
1	2	12	28	144	0.65
1	2	12	29	145	0.55
1	2	12	29	146	0.65
1	2	12	29	147	0.65
1	2	12	29	148	0.6
1	2	12	29	149	0.55
1	2	12	29	150	0.6
1	2	12	29	151	0.5
1	2	12	29	152	0.6
1	2	12	29	153	0.6
1	2	12	29	154	0.6
1	2	13	30	155	0.65
1	2	13	30	156	0.6
1	2	13	30	157	0.6
1	2	13	30	158	0.65
1	2	13	30	159	0.6
1	2	13	31	160	0.6
1	2	13	31	161	0.6
1	2	13	31	162	0.65
1	2	13	31	163	0.6
1	2	13	31	164	0.6
1	2	13	32	165	0.65
1	2	13	32	166	0.6
1	2	13	32	167	0.6
1	2	13	32	168	0.65
1	2	13	32	169	0.6
1	2	14	33	170	0.6
1	2	14	33	171	0.65
1	2	14	33	172	0.65
1	2	14	33	173	0.65
1	2	14	33	174	0.65
1	2	14	34	175	0.6
1	2	14	34	176	0.6
1	2	14	34	177	0.6
1	2	14	34	178	0.55
1	2	14	34	179	0.55
1	2	14	35	180	0.65
1	2	14	35	181	0.6
1	2	14	35	182	0.6
1	2	14	35	183	0.7
1	2	14	35	184	0.6
1	2	14	36	185	0.55
1	2	14	36	186	0.65
1	2	14	36	187	0.6
1	2	14	36	188	0.6
1	2	14	36	189	0.6
1	2	15	37	190	0.7
1	2	15	37	191	0.65
1	2	15	37	192	0.5
1	2	15	37	193	0.55
1	2	15	37	194	0.7
1	2	15	38	195	0.6
1	2	15	38	196	0.5
1	2	15	38	197	0.65
1	2	15	38	198	0.45
1	2	15	38	199	0.65
1	2	15	39	200	0.7
1	2	15	39	201	0.55
1	2	15	39	202	0.7
1	2	15	39	203	0.7
1	2	15	39	204	0.6
1	2	15	40	205	0.65
1	2	15	40	206	0.6
1	2	15	40	207	0.6
1	2	15	40	208	0.65
1	2	15	40	209	0.7
1	2	15	41	210	0.6
1	2	15	41	211	0.6
1	2	15	41	212	0.65
1	2	15	41	213	0.7
1	2	15	41	214	0.65
1	2	16	42	215	0.6
1	2	16	42	216	0.6
1	2	16	42	217	0.65
1	2	16	42	218	0.65
1	2	16	42	219	0.6
1	2	16	43	220	0.5
1	2	16	43	221	0.55
1	2	16	43	222	0.55
1	2	16	43	223	0.55
1	2	16	43	224	0.6
1	2	16	44	225	0.5
1	2	16	44	226	0.5
1	2	16	44	227	0.5
1	2	16	44	228	0.5
1	2	16	44	229	0.5
1	2	16	45	230	0.55
1	2	16	45	231	0.55
1	2	16	45	232	0.55
1	2	16	45	233	0.55
1	2	16	45	234	0.5
1	2	16	46	235	0.6
1	2	16	46	236	0.55
1	2	16	46	237	0.55
1	2	16	46	238	0.45
1	2	16	46	239	0.5
1	2	17	47	240	0.6
1	2	17	47	241	0.65
1	2	17	47	242	0.55
1	2	17	47	243	0.55
1	2	17	47	244	0.55
1	2	17	48	245	0.55
1	2	17	48	246	0.6
1	2	17	48	247	0.6
1	2	17	48	248	0.55
1	2	17	48	249	0.55
1	2	18	49	250	0.5
1	2	18	49	251	0.5
1	2	18	49	252	0.5
1	2	18	49	253	0.5
1	2	18	49	254	0.5
1	2	18	50	255	0.55
1	2	18	50	256	0.5
1	2	18	50	257	0.55
1	2	18	50	258	0.55
1	2	18	50	259	0.5
1	2	19	51	260	0.55
1	2	19	51	261	0.6
1	2	19	51	262	0.65
1	2	19	51	263	0.65
1	2	19	51	264	0.65
1	2	19	52	265	0.5
1	2	19	52	266	0.5
1	2	19	52	267	0.5
1	2	19	52	268	0.5
1	2	19	52	269	0.55
1	2	20	53	270	0.6
1	2	20	53	271	0.5
1	2	20	53	272	0.5
1	2	20	53	273	0.55
1	2	20	53	274	0.55
1	2	20	54	275	0.55
1	2	20	54	276	0.55
1	2	20	54	277	0.6
1	2	20	54	278	0.55
1	2	20	54	279	0.55
1	2	20	55	280	0.45
1	2	20	55	281	0.55
1	2	20	55	282	0.5
1	2	20	55	283	0.5
1	2	20	55	284	0.6
1	2	20	56	285	0.55
1	2	20	56	286	0.55
1	2	20	56	287	0.5
1	2	20	56	288	0.5
1	2	20	56	289	0.5
1	2	20	56	290	0.55
1	2	20	57	291	0.55
1	2	20	57	292	0.55
1	2	20	57	293	0.55
1	2	20	57	294	0.55
1	2	20	57	295	0.5
1	2	20	58	296	0.55
1	2	20	58	297	0.5
1	2	20	58	298	0.45
1	2	20	58	299	0.55
1	2	20	58	300	0.4
1	2	21	59	301	0.75
1	2	21	59	302	0.65
1	2	21	59	303	0.65
1	2	21	59	304	0.65
1	2	21	59	305	0.75
1	2	21	60	306	0.6
1	2	21	60	307	0.65
1	2	21	60	308	0.55
1	2	21	60	309	0.6
1	2	21	60	310	0.65
1	2	21	61	311	0.55
1	2	21	61	312	0.55
1	2	21	61	313	0.55
1	2	21	61	314	0.55
1	2	21	61	315	0.5
1	2	22	62	316	0.6
1	2	22	62	317	0.55
1	2	22	62	318	0.65
1	2	22	62	319	0.65
1	2	22	62	320	0.65
1	2	22	63	321	0.6
1	2	22	63	322	0.6
1	2	22	63	323	0.5
1	2	22	63	324	0.6
1	2	22	63	325	0.6
1	2	22	64	326	0.6
1	2	22	64	327	0.55
1	2	22	64	328	0.6
1	2	22	64	329	0.6
1	2	22	64	330	0.55
1	2	23	65	331	0.55
1	2	23	65	332	0.6
1	2	23	65	333	0.6
1	2	23	65	334	0.55
1	2	23	65	335	0.55
1	2	23	66	336	0.6
1	2	23	66	337	0.55
1	2	23	66	338	0.6
1	2	23	66	339	0.55
1	2	23	66	340	0.6
1	2	23	67	341	0.65
1	2	23	67	342	0.6
1	2	23	67	343	0.6
1	2	23	67	344	0.6
1	2	23	67	345	0.6
1	2	23	68	346	0.55
1	2	23	68	347	0.55
1	2	23	68	348	0.5
1	2	23	68	349	0.5
1	2	23	68	350	0.55
1	2	23	69	351	0.65
1	2	23	69	352	0.6
1	2	23	69	353	0.55
1	2	23	69	354	0.65
1	2	23	69	355	0.65
1	2	24	70	356	0.55
1	2	24	70	357	0.6
1	2	24	70	358	0.6
1	2	24	70	359	0.6
1	2	24	70	360	0.65
1	2	24	71	361	0.65
1	2	24	71	362	0.65
1	2	24	71	363	0.65
1	2	24	71	364	0.6
1	2	24	71	365	0.65
1	2	24	72	366	0.6
1	2	24	72	367	0.6
1	2	24	72	368	0.6
1	2	24	72	369	0.5
1	2	24	72	370	0.55
1	2	24	73	371	0.6
1	2	24	73	372	0.55
1	2	24	73	373	0.55
1	2	24	73	374	0.55
1	2	24	73	375	0.6
1	2	24	74	376	0.6
1	2	24	74	377	0.6
1	2	24	74	378	0.65
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2	10	721	1993	9311	0.6
2	10	721	1994	9312	0.55
2	10	721	1994	9313	0.65
2	10	721	1994	9314	0.65
2	10	721	1994	9315	0.65
2	10	721	1994	9316	0.7
2	10	722	1995	9317	0.5
2	10	722	1995	9318	0.5
2	10	722	1995	9319	0.6
2	10	722	1995	9320	0.55
2	10	722	1995	9321	0.5
2	10	723	1996	9322	0.6
2	10	723	1996	9323	0.55
2	10	723	1996	9324	0.5
2	10	723	1996	9325	0.6
2	10	723	1996	9326	0.55
3	44	724	1997	9327	0.7
3	44	724	1997	9328	0.75
3	44	724	1997	9329	0.75
3	44	724	1997	9330	0.8
3	44	724	1997	9331	0.65
3	44	724	1998	9332	0.75
3	44	724	1998	9333	0.75
3	44	724	1998	9334	0.8
3	44	724	1998	9335	0.7
3	44	724	1998	9336	0.85
3	44	724	1999	9337	0.7
3	44	724	1999	9338	0.65
3	44	724	1999	9339	0.7
3	44	724	1999	9340	0.75
3	44	724	1999	9341	0.65
3	44	724	2000	9342	0.7
3	44	724	2000	9343	0.75
3	44	724	2000	9344	0.65
3	44	724	2000	9345	0.75
3	44	724	2000	9346	0.65
3	44	724	2001	9347	0.7
3	44	724	2001	9348	0.75
3	44	724	2001	9349	0.7
3	44	724	2001	9350	0.7
3	44	724	2001	9351	0.8
3	44	725	2002	9352	0.65
3	44	725	2002	9353	0.65
3	44	725	2002	9354	0.55
3	44	725	2002	9355	0.65
3	44	725	2002	9356	0.55
3	44	725	2003	9357	0.65
3	44	725	2003	9358	0.65
3	44	725	2003	9359	0.6
3	44	725	2003	9360	0.65
3	44	725	2003	9361	0.6
3	44	725	2004	9362	0.65
3	44	725	2004	9363	0.65
3	44	725	2004	9364	0.65
3	44	725	2004	9365	0.75
3	44	725	2004	9366	0.65
3	44	725	2005	9367	0.65
3	44	725	2005	9368	0.65
3	44	725	2005	9369	0.65
3	44	725	2005	9370	0.65
3	44	725	2005	9371	0.65
3	44	725	2006	9372	0.65
3	44	725	2006	9373	0.65
3	44	725	2006	9374	0.65
3	44	725	2006	9375	0.65
3	44	725	2006	9376	0.65
3	44	726	2007	9377	0.65
3	44	726	2007	9378	0.6
3	44	726	2007	9379	0.6
3	44	726	2007	9380	0.665
3	44	726	2007	9381	0.65
3	44	726	2008	9382	0.6
3	44	726	2008	9383	0.65
3	44	726	2008	9384	0.5
3	44	726	2008	9385	0.7
3	44	726	2008	9386	0.65
3	44	726	2009	9387	0.55
3	44	726	2009	9388	0.55
3	44	726	2009	9389	0.65
3	44	726	2009	9390	0.45
3	44	726	2009	9391	0.55
3	44	726	2010	9392	0.6
3	44	726	2010	9393	0.6
3	44	726	2010	9394	0.55
3	44	726	2010	9395	0.55
3	44	726	2010	9396	0.5
3	44	726	2011	9397	0.55
3	44	726	2011	9398	0.6
3	44	726	2011	9399	0.65
3	44	726	2012	9400	0.55
3	44	726	2012	9401	0.65
3	44	726	2012	9402	0.65
3	44	726	2012	9403	0.6
3	44	727	2013	9404	0.55
3	44	727	2013	9405	0.6
3	44	727	2013	9406	0.65
3	44	727	2014	9407	0.65
3	44	727	2014	9408	0.65
3	44	727	2015	9409	0.65
3	44	727	2015	9410	0.65
3	44	727	2015	9411	0.6
3	44	727	2015	9412	0.75
3	44	727	2015	9413	0.65
3	44	727	2016	9414	0.65
3	44	727	2016	9415	0.65
3	44	727	2016	9416	0.7
3	44	727	2016	9417	0.7
3	44	727	2016	9418	0.7
3	44	727	2017	9419	0.75
3	44	727	2017	9420	0.65
3	44	727	2017	9421	0.65
3	44	727	2017	9422	0.65
3	44	727	2017	9423	0.65
3	44	728	2018	9424	0.65
3	44	728	2018	9425	0.65
3	44	728	2018	9426	0.7
3	44	728	2018	9427	0.6
3	44	728	2018	9428	0.6
3	44	728	2019	9429	0.65
3	44	728	2019	9430	0.6
3	44	728	2019	9431	0.65
3	44	728	2019	9432	0.6
3	44	728	2019	9433	0.65
3	44	728	2020	9434	0.65
3	44	728	2020	9435	0.6
3	44	728	2020	9436	0.65
3	44	728	2020	9437	0.65
3	44	728	2020	9438	0.65
3	44	728	2021	9439	0.65
3	44	728	2021	9440	0.65
3	44	728	2021	9441	0.6
3	44	728	2021	9442	0.65
3	44	728	2021	9443	0.55
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3	44	728	2022	9445	0.8
3	44	728	2022	9446	0.65
3	44	728	2022	9447	0.65
3	44	728	2022	9448	0.6

Dieter Menne

2009-Feb-11 07:41 UTC

head link

[R] how to perform 5 level nested anova

Mao Jianfeng <jianfeng.mao <at> gmail.com> writes:
> I am new to R. And, I want to perform a multiple nested anova on a large
> datasets (with 9448 observations).
> 
> I tried the function ("lmer()" in package "lme4"). But,
I failed. Can anyone
> help me?
> 
> my dataset("SeedL.txt") was attached. Data are not sorted by
factors.
> 
> In this dataset, "SpecN" "PopN"  "TreeN"
"ConeN" "SeedN" were 5 factors (as
> Explanatory), with "PopN" nested within "SpecN";
"TreeN" nested within
> "PopN"; "ConeN" nested within "TreeN" and
"SeedN" nested within "ConeN".
> 
> "SeedL" is a dependent variate (as Response).
> 
> The model I have ever used in R is:
> 
> cmod<-lmer(SeedL~1+(1|SpecN)+(1|SpecN:PopN)+(1|SpecN:PopN:TreeN),
> data=seedL)
> 
> What I got in R is:
> 
> error: length(f1) == length(f2) is not TRUE
> In addition: Warning messages:
> 1: In SpecN:PopN : ????????9447??: ?????? (In Enlish: there
are 9447> elements in the expression, but only the first one has been used.)
First, note that one of the data was missing in line 51xx, this could have 
cause you some problem.

You probably forgot to convert the integer variables to factors,
these must be marked as categorical variables.
Your model works now, but I doubt you really wanted a random-only
model. One of my guesses, assuming SpecN is the fixed variable,
is shown below. 

Also check if package nlme; it should be possible to handle the
model with that package, which is much better documented
(Book by Pinheiro/Bates).

Dieter



seedL = read.table("seed.txt",header=TRUE)
# Make factors
for (i in 1:5) seedL[,i] = as.factor(seedL[,1])

library(lme4)
# works now, but I doubt you really want a random-only model
cmod<-lmer(SeedL~1+(1|SpecN)+(1|SpecN:PopN)+(1|SpecN:PopN:TreeN),
           data=seedL)
summary(cmod)
# My guess: this is closer to what you want, testing species
cmod1<-lmer(SeedL~SpecN+(1|SpecN:PopN)+(1|SpecN:PopN:TreeN),
           data=seedL)
summary(cmod1)

R help - Feb 2009 - how to perform 5 level nested anova

[R] how to perform 5 level nested anova

[R] how to perform 5 level nested anova