R lsmeans调整多重比较

Question

我在 R 中使用 lme4 运行 混合效应 logistig 回归（通过调用 glmer），现在我正在尝试进行 post-hoc 比较。因为它们是成对的，Tukey 应该没问题，但我想手动调整应该进行校正的测试次数 - 现在它是针对 12 次测试进行的，但我只对 6 次比较感兴趣。

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"))
    }

我可能需要以某种方式使用以下内容，但我不确定如何使用。

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

有人可以帮忙吗？ 谢谢！ 劳拉

Answer 1

您想要仅针对 6 次比较进行调整肯定是有原因的，我猜是因为您想根据其中一个因素有条件地分解您正在进行的比较。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")

顺便说一下，如果您使用 adjust = "mvt"，您将获得与 glht 用于其单步程序的完全相同的调整。所以我相信 lsmeans 不支持的唯一 glht 功能是多步测试。

我很困惑为什么你有一个 glmer 对象的列表，但这似乎与我的回答无关。