Anova модели со смешанным эффектом (lmer) не показывает значительного взаимодействия, в то время как tukey (emmeans) имеет?
Я запустил линейную модель смешанных эффектов, используя пакет lmer. Я использую выборку года (1990-е или 2017 г.), поле (1967 или 1984 г.) и лечение (открытое или закрытое), чтобы определить различия в естественном процентном покрытии травянистых растений. Я использую эту модель, так как у меня есть две точки данных (year.sampled: 90-е и 2017).
Код модели:
model2<-lmer(Native.Herbaceous.Percent.Cover~Treatment*Year.Sampled*Field+(1|HerbPC$Plot),data = HerbPC)
Я установил названия своих сюжетов как случайный эффект.
Модель успешно запускается и запускает анову на модели. anova(model2) и я получаю 
Как вы можете видеть, взаимодействие между переменными обработки и годом выборки (Обработка: Год. Выборка) не является значимым при 0,566.
Когда я запускаю post hoc tukey для этого взаимодействия, используя emmeans(object=model2, pairwise~Treatment*Year.Sampled, adjust="tukey") я получил 
Как вы можете видеть, Emmeans Tukey показывает 4 различных значимых парных взаимодействия.
Мне интересно, почему моя анова модели не показывает значимости лечения и года выборки, в то время как мой тьюки показывает множественные значимые парные взаимодействия этих переменных?
Я вижу, что emmeanstukey Результаты усредняются по уровням "Поля" переменной. Разница заключается в том, что нова обработки: год. Выборочные взаимодействия не зависят от полей, в то время как emmeans tukey - нет?
Спасибо за помощь.