如何设置lme4中lmer的特定级别对比

Question

我有一个混合模型，包含响应变量（resp），两个固定效果（fix1和fix2）和一个随机因子（ran1）。特别是：

1. fix1有2个级别（控制和治疗）;
2. fix2有7个级别（从1到7，表示分类意义上的时间）;
3. ran1有6个级别（图是配对的，而pair用作随机变量）。

我正在使用的数据类型的一个例子是

library("tidyr")
library("dplyr")
set.seed(123)
DF <- data.frame(resp = rnorm(84, -2, 1),
             fix1 = c(rep("C",42),rep("Trt",42)), 
             fix2 = c(rep("1",6),rep("2",6),rep("3",6),rep("4",6),rep("5",6),rep("6",6),rep("7",6),
                      rep("1",6),rep("2",6),rep("3",6),rep("4",6),rep("5",6),rep("6",6),rep("7",6)),
             ran1 = c(rep(1:6,14)))
DF

从上面的例子可以看出：

1. 实验设计完全是阶乘的（fix1 * fix2）;
2. 每次都会对所有图表进行采样（7级修复2）。

在包含fix1和fix2之间的交互的混合模型中，

LME <- lmer(resp ~ fix1 * fix2 + (1 | ran1), DF)

我想比较（对于fix2）：

1. 1级和2级的平均值与3级，4级和5级的平均值相比;
2. 3级，4级和5级的平均值与6级和7级的平均值相比;
3. 1级和2级的平均值与6级和7级的平均值相比。

我的问题是：

• 如何设置对比（在lmer中），以便我可以比较由上面指定的平均值组成的三个“新”级别？
• 如何解释fix1与新指定级别之间的交互？