我有一个实验设计，我想拟合一个线性回归模型。
以下是设计data.frame：
design.df <- data.frame(batch=rep(c(1:3,1:3),4),
species=rep(c(rep("mouse",3),rep("rat",3)),4),
sex=rep(c(rep("M",12),rep("F",12))),
stringsAsFactors = F)
design.df$species和design.df$sex都是factors：
design.df$species <- factor(design.df$species,levels=c("mouse","rat"))
design.df$sex <- factor(design.df$sex,levels=c("F","M"))
design.df$species的对比度编码应该是contr.treatment而design.df$sex的对比度编码应该是contr.sum的。
为了将其设置为model.matrix我认为这也许可以工作：
contrasts.list <- list(batch=NA,species="contr.treatment",sex="contr.sum")
design.mat <- model.matrix(as.formula(paste0("~",paste(model.factors,collapse="+"))),contrasts=contrasts.list,data=design.df)
显然，根据我得到的错误，它不起作用：
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contrasts.arg[[nn]]) :
contrasts apply only to factors
所以我的问题是我如何根据我指定contrasts.list从design.df获得model.matrix？
您正在使用未在任何地方定义的变量model.factors。不知道目标是什么。如果您只想将所有这些值作为协变量，则可以
contrasts.list <- list(species="contr.treatment", sex="contr.sum")
design.mat <- model.matrix(~., contrasts=contrasts.list, data=design.df)
请注意，您的contrasts.list应仅具有因子变量的值。不包括batch 。