我已经使用lmer
指定了混合效果线性模型,我不知道如何为它指定对比度。在我的数据中,我有Condition
有两个级别,而在每个Condition
我有20-20 Players
。在每种情况下,我提出7 Scenario
s,可以在Trials
中评估7次。因此,Condition
和Scenario
是固定效果,具有随机效果Player
和Trial
,其中Trial
s嵌套在每个Scenario
内。
我的模型看起来像这样:
my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1+Scenario|Player) +
(1|Scenario/Trial), data = mydata, REML=FALSE,
control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=50000)) )
my.model <- lmer(value ~ Scenario*Condition + (1+Scenario|Player) +
(1|Scenario/Trial), data = mydata, REML=FALSE,
control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=50000)) )
anova(my_null.model, my.model)
我得到了显着的ANOVA结果,但我想知道哪些Scenario
是不同的,哪些Trials
也是。
我尝试使用lsmeans
中的lmerTest
,它会输出最小二乘平均值,但我不确定如何解释结果。
Least Squares Means table:
Scenario Est. Standard Err. DF t-value Lower CI Upper CI p-value
Scenario 1 1.0 47.46 3.44 38.1 13.79 40.5 54.4 <2e-16
Scenario 2 2.0 42.04 3.14 38.1 13.39 35.7 48.4 <2e-16
Scenario 3 3.0 61.22 3.63 38.4 16.85 53.9 68.6 <2e-16
Scenario 4 4.0 68.35 3.27 38.4 20.93 61.7 75.0 <2e-16
Scenario 5 5.0 24.81 3.11 38.0 7.97 18.5 31.1 <2e-16
Scenario 6 6.0 41.59 4.12 38.2 10.11 33.3 49.9 <2e-16
Scenario 7 7.0 78.65 3.28 38.4 23.97 72.0 85.3 <2e-16
如何比较个人Trial
?