Question

我想测试2x3阶乘设计并对比这样的变量

    library(lme4)
    library(emmeans)
    my.helmert = matrix(c(2, -1, -1, 0, -1, 1), ncol = 2)

    contrasts(Target3$mask) = my.helmert
    contrasts(Target3$length)

因此，对于蒙版，我想将第一组与其他两组的平均值进行比较，然后在第二步中将第二组与第三组进行比较。

这在我的LMM中很好用

Target3.2_TT.lmer = lmer(logTotalTime ~ mask*length+ (1+length|Subject) +(1|Trialnum), data = Target3)

遮罩和长度之间存在显着的交互作用，这就是为什么我要看一下这种效果并计算如下事后测试（土耳其）的原因：

emmeans(Target3.2_TT.lmer, pairwise ~ mask : length)

这也可以很好地解决一个问题：现在我的对比不见了。文字计算了所有蒙版的差异，而不仅仅是计算1对2和3以及2对3的差异。是否有可能在Post hoc测试中保持我的对比？

这是数据的样子：

> dput(Target3)
structure(list(mask = structure(c(2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 
2L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 3L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 3L, 
3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 3L, 2L), contrasts = structure(c(2, -1, -1, 
0, -1, 1), .Dim = c(3L, 2L), .Dimnames = list(c("keine Maske", 
"syntaktisch\n korrekt", "syntaktisch \n inkorrekt"), NULL)), .Label = c("keine Maske", 
"syntaktisch\n korrekt", "syntaktisch \n inkorrekt"), class = "factor"), 
    length = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
    2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
    2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("kurzes \n N+1", "langes\n N+1"
    ), class = "factor"), logTotalTime = c(4.969813299576, 5.37989735354046, 
    5.14166355650266, 5.40717177146012, 5.27299955856375, 5.72358510195238, 
    5.4249500174814, 6.18001665365257, 5.67675380226828, 5.44241771052179, 
    5.66988092298052, 5.04985600724954, 5.78996017089725, 5.03043792139244, 
    5.92958914338989, 5.15329159449778, 6.11146733950268, 5.26269018890489, 
    5.17614973257383, 6.18001665365257, 6.03068526026126, 5.68697535633982, 
    5.17614973257383, 5.19849703126583, 5.29330482472449, 5.89989735358249, 
    5.73979291217923, 5.65599181081985, 5.94017125272043, 5.72031177660741
    )), .Names = c("mask", "length", "logTotalTime"), row.names = c(2L, 
4L, 6L, 8L, 9L, 11L, 13L, 15L, 16L, 18L, 20L, 22L, 27L, 29L, 
31L, 33L, 35L, 37L, 39L, 41L, 42L, 44L, 47L, 49L, 51L, 54L, 55L, 
57L, 59L, 61L), class = "data.frame")

Answer 1

好吧，如果您要求进行成对比较，那就可以了，Hellmert对比与成对比较不同。此外，Tukey（非土耳其）方法仅适用于成对比较，不适用于其他类型的对比。

可以尝试一些可能会给您所需的东西。

emm = emmeans(Target3.2_TT.lmer, 
    ~ mask | length)
contrast(emm, list(
    c1 = c(2, -1, -1)/2,
    c2 = c(0, 1, -1)),
  adjust = “mvt”)

这将独立于拟合模型时使用的任何参数化设置（即contrasts设置）。模型参数化会影响模型矩阵的设置方式以及系数的解释，但不会影响emmeans或其亲属的结果。

LMM之后的Tukey测试保持对比

1 个答案: