重复测量的双向方差分析测试

Question

我需要对我的数据进行双向方差分析检验。我在 3 种不同的处理（对照、低油和高油）中用桡足类做了一个实验，每个处理有 4 个重复。所以我总共有 12 个不同的“个体”。我检查了 1 天、3 天、6 天和 8 天后有多少桡足类动物死亡。 我想用双向方差分析来检查：（死 ~ 治疗 * 天） 治疗的相互作用和当天死亡的数量。但是我重复了数据，因为在不同的日子检查了相同的 12 个“个人”。 我还尝试为每个复制品提供 ID 并使用：

aov(dead ~ treatment * dag + Error(ID/(treatment*dag)), data = ID_dead)

这给出了警告，而且我不知道之后要使用什么测试，因为 Tukey 不工作。 可以请有人帮助我

!!!我试过了：

model.test_lm = lm(dead ~ treatment * dag, random = ~1|ID, data = ID_dead)

#警告信息： #In lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 额外的参数“随机”将被忽略

summary(model.test_lm)

anova(model.test_lm)

 TukeyHSD(model.test_lm)

#UseMethod 中的错误（“TukeyHSD”）： #“TukeyHSD”没有适用于“lm”类对象的适用方法

!!!!我试过了；

                   treatment * dag +
                   Error(ID/(treatment*dag)), data = ID_dead)```
#Warning message:
In aov(dead ~ treatment * dag + Error(ID/(treatment * dag)), data = ID_dead) :
  Error() model is singular