Question

我目前正在使用lmer（）运行混合效果模型（lmerTest，特别是我获得p值），其中我将'Diet'和'Time'作为固定效果，'ID1'和' ID2'作为随机效应。 Diet和Time都是分类变量，我想在不同时间点将3种饮食进行比较。

到目前为止，这是我的代码：

    library(lme4)
    test1=lmerTest::lmer(Myovidiae~Diet+Time+(1|ID1)+(1|ID2), data=virallme4

如果我这样做的话，我可以将不同的时间点进行分组：

 Test1T0=lmerTest::lmer(Myoviridae~Diet+(subset=virallme4$Time=="0")+(1|ID1)+(1|ID2),data=virallme4)

但是，当我尝试运行lmerTest附带的lsmeansLT（）函数时，它不喜欢我的子集方式。

我知道我需要以某种方式对比我的小组，我知道在lmer（）中有一个参数让我这样做。但我完全知道如何编写该代码。

任何帮助将不胜感激！

编辑：这是我正在使用的lsmeans代码，以及错误

    > lstestT0=lmerTest::lsmeansLT(Test1T0, test.effs = "Diet")
    Error in mat %*% rho$fixEffs : non-conformable arguments
    In addition: Warning message:
    In model.matrix.default(mt, mf, contrasts) :
     variable 'subset = virallme4$Time == "0"' is absent, its contrast will be ignored

使用2个因子变量编写lmer（）中的自定义对比？

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