测试ancova模型中的截获在R

我运行了一个模型，解释了一些植物的重量随时间的变化，并试图结合治疗效果

mod <- lm(weight ~time + treatment)

mod | t |）
（截距）-37.5790 3.2897-11.423<2e-16***
时间4.7478 0.254118.688<2e-16***
治疗B 8.2000 2.4545 3.341 0.00113**
治疗C 5.4633 2.4545 2.226 0.02797*
治疗D 20.3533 2.4545 8.292 2.36e-13***
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签名。代码：0'***'0.001'***'0.01'*'0.05'.'0.1''1
剩余标准误差：115自由度时为9.506
倍数R平方：0.7862，调整后的R平方：0.7788
F-统计量：4和115 DF时为105.7，p值：<2.2e-16

方差分析表

Analysis of Variance Table

Response: weight
           Df  Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
time        1 31558.1 31558.1 349.227 < 2.2e-16 ***
treatment   3  6661.9  2220.6  24.574 2.328e-12 ***
Residuals 115 10392.0    90.4                      

方差分析表
回答：体重
Df和Sq平均Sq F值Pr（>F）
时间1 31558.1 31558.1 349.227<2.2e-16***
治疗3 6661.9 2220.6 24.574 2.328e-12***
残差115 10392.0 90.4

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我想测试拦截1=intercept2=intercept3=intercept4的H0。这是通过简单地解释截距的t值和p值来实现的吗（我想不是因为这是基线（本例中的处理A））？我对此感到有点困惑，因为我所查找的大多数源的截距差异没有得到太多关注。

不同的截距是由处理变量建模的。您要查找的是方差分析表中的处理行。如果intercept1=intercept2。。。治疗所解释的变异量将接近于零。如果截距之间没有显著差异，那么通过处理解释的差异量将接近于零，对吗？是的，没错。您也可以使用multcomp中的glht来对每种治疗水平进行比较。非常感谢，我现在很清楚了。

Analysis of Variance Table

Response: weight
           Df  Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
time        1 31558.1 31558.1 349.227 < 2.2e-16 ***
treatment   3  6661.9  2220.6  24.574 2.328e-12 ***
Residuals 115 10392.0    90.4