R lsmeans调整多重比较

Question

我使用lme4在R中运行混合效果logistig回归（通过调用glmer），现在我正在尝试进行事后比较。因为它们是成对的，所以Tukey应该没问题，但我想手动调整应该进行多少次测试 - 现在它是为12次测试而制作的，但我只是在6次比较中进行了调整。

到目前为止，我的代码看起来像这样

    for (i in seq_along(logmixed_ranks)) {
    print(lsmeans(logmixed_ranks[[i]], pairwise~rating_ranks*indicator_var, adjust="tukey"))
    }

不知何故，我可能需要使用以下内容，但我不确定如何。

      p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p))

有人可以帮忙吗？ 谢谢！ 劳拉

Answer 1

你必须有一个理由只想进行6次比较调整，我猜是因为你想要打破你在其中一个因素上有条件地做的比较。使用lsmeans：

很容易做到这一点

lsmeans(logmixed_ranks[[i]], 
    pairwise ~ rating_ranks | indicator_var, adjust = "tukey")

或

lsmeans(logmixed_ranks[[i]], 
    pairwise ~ indicator_var | rating_ranks, adjust = "tukey")

顺便说一句，如果您使用adjust = "mvt"，您将获得glht用于其单步程序的完全相同的调整。因此，我认为glht不支持的唯一lsmeans功能是多步测试。

我很困惑为什么你有一个glmer对象列表，但这似乎与我的答案没有密切关系。