（2010年4月9日のブログ記事を貼り付け編集しました。）
ＧＬＨＴ関数は、General Linear Hypothesesのことでmultcompというパッケージの中に入っています。
まずＲのＧＵＩの「パッケージ」→「パッケージのインストール」→「ミラーサイトの選択（どこでもいい）」 リストから multcompというパッケージを選び、インストールします。
また「パッケージ」→「パッケージの読み込み」からリストの中にあるパッケージ[multcomp]を読み込みます。
これでglht関数が使えるようになります。
今
mydata<-read.csv(・・・・
のようにmydataに
要因Ｘ(control=Cかmoderately mowed=MMかheavily mowed=HM)と
目的変数Ｙ＝種数が入ったデータを読み込んだとします
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
のように入れます。
データは完全な架空データです。
まずglmを使ってポアソン回帰します。
結果を
glmmodelというオブジェクト（いれもの）に格納しろ、という命令が下の通りです。
glmmodel<-glm(Y~X,data=mydata,family=poisson)
結果を詳しく見るために
summary(glmmodel)と打ち込むと
> summary(glmmodel)
Call:
glm(formula = Y ~ X, family = poisson, data = mydata)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
1.04868 -0.54871 -0.08828 0.30426 1.86508
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 1.6487 0.1961 8.407 < 2e-16 ***
XHM -1.1787 0.4043 -2.915 0.00355 **
XMM -0.1226 0.2863 -0.428 0.66843
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
Null deviance: 19.6610 on 14 degrees of freedom
Residual deviance: 8.4022 on 12 degrees of freedom
AIC: 60.157
Number of Fisher Scoring iterations: 4
こんなメッセージが出てくるはずです。
（dispersion parameterが１以下になっていてデータ不足の様相ですが、今は気にしないことにします）
対照区と重度の刈り取り区ＨＭとの間に有意差がある、と出ています。
負の二項分布を仮定する時はＭＡＳＳパッケージを
パッケージを読み込むから読み込むか、
library(MASS)
と打ち込むかでglm()の代わりにglm.nbを使いますが今は省略。
ここでglht()関数の出番です。
glht()関数はlm()線形モデル関数や、glm()ＧＬＭ関数の結果オブジェクトを対象にしています。
multicomparison<-glht(glmmodel,linfct=mcp(X="Dunnet"))
とします。
今対照区ＶＳ他の２群を比べているので
Dunnet testで調整しています。
"Dunnet"のところを
"Tukey"とすると
全群を比較します。
summary(multicomparison)
とすると
> summary(multicomparison)
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Dunnett Contrasts
Fit: glm(formula = Y ~ X, family = poisson, data = mydata)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error z value p value
HM - C == 0 -1.1787 0.4043 -2.915 0.00702 **
MM - C == 0 -0.1226 0.2863 -0.428 0.88427
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Adjusted p values reported)
多重性を考慮しても
HMと対照区Ｃの間には有意な種の減少が見られた、といえます。