为什么这些 emmeans 对比度的标准误差比 emmeans 本身的标准误差低 100 倍？

Question

我从一个我无法理解的 glm 模型中得到结果。在这个模型中，邦德是一个具有三个水平的因素。三个水平的 emmeans 具有较大的标准误差和较宽的置信区间。从这个角度看，等级之间似乎没有什么明显的区别。

然而，当我查看一些成对比较时，标准误差小了 100 倍，并且两个比较（A10 - A15 和 A14 - A15）实际上在 95% 的置信水平上是显着的。有没有属性的数据或模型可以解释这个？

对于我缺乏统计知识并且无法生成可重现的示例表示歉意，因为数据集有超过 1,000 行。非常感谢。

> emmeans(Model1, "Bond")

 Bonder emmean   SE  df asymp.LCL asymp.UCL
 A10     -6.75 21.6 Inf     -49.1      35.6
 A14     -6.48 21.6 Inf     -48.8      35.9
 A15     -6.12 21.6 Inf     -48.5      36.2

Results are averaged over the levels of: Spin, Type 
Results are given on the logit (not the response) scale. 
Confidence level used: 0.95 

> pairs(emmeans(Model1, "Bond"))

 contrast  estimate     SE  df z.ratio p.value
 A10 - A14   -0.271 0.2579 Inf -1.049  0.5456 
 A10 - A15   -0.636 0.2591 Inf -2.453  0.0376 
 A14 - A15   -0.365 0.0674 Inf -5.416  <.0001 

Results are averaged over the levels of: Spin, Type 
Results are given on the log odds ratio (not the response) scale. 
P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates ```

Answer 1

很难确定，但最明显的原因是估计值之间存在很强的正相关性。通常 (A-B) 的方差是 Var(A)+Var(B)-2*Cov(A,B)，所以（例如）如果 A、B、C 都有方差（因此有标准误差) 为 1，所有对之间的相关性（在本例中为 == 协方差）为 0.8；则任何成对差异的方差为 1+1-2*0.8=0.4，因此标准差将为 0.63.However，将标准误差降低两个数量级将需要 非常[=26] =] 强相关。

一种相关的可能性是，这是 完全分离的情况（这会导致较大的系数和更大的标准误差，尽管我通常希望它们更大（例如 |beta|>8、SD>5*beta）

什么是 cov2cor(vcov(Model))？

为什么这些 emmeans 对比度的标准误差比 emmeans 本身的标准误差低 100 倍？

Why are the standard errors of these emmeans contrasts 100x lower than those of the emmeans themselves?

r

glm

emmeans