R - 混合设计方差分析 post hoc test

Question

我有以下数据结构（带有示例值）：

id     var1     var2   value
1      true     tr     1.34
2      true     ct     4.89
3      false    mm     2.38
4      true     tr     1.28

数据保存在'longData'。因此 'var1' 是可以为真或假的主题变量，'var2' 是具有 3 个水平（tr、ct、mm）的主题内因子，而 'value' 是一个数值。

我做了这样的混合设计方差分析：

anovaResult = ezANOVA(data=longData, 
                                dv=.("value"), 
                                wid=.("id"),
                                within=.("var2"),
                                between=.("var1"),
                                type=3)

结果显示 var1 和 var2 之间存在显着的相互作用。现在我想进一步检查这种交互，但我不知道如何。我听说过 emmeans 包（估计边际均值似乎是这里选择的统计数据，因为我是统计新手，否则请随时给我建议）但无法让命令工作。这可能是因为我是 R 的新手，不完全理解语法。

任何人都可以提供一个工作示例来说明如何测试这两个因素之间的相互作用吗？我也不会拒绝解释如何解释结果。

我知道这是我的要求，但我无法自己弄清楚，必须尽快展示结果，而没有太多时间学习统计和 R。谢谢。

Answer 1

提供示例数据集会有所帮助。

但是，您可以运行 Tukey 测试：

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
TukeyHSD(mod1)

或者运行 emmeans 在具有交互作用的 Anova 上：

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
library(emmeans)
emmeans(mod1, pairwise~Treatment*Time)

或者做一个混合模型，这就是你似乎在做的事情：

mod1<-lmer(value~Factor1*Factor2+(1|subject), df)
Anova(mod1)
summary(mod1)
emmeans(mod1, pairwise~Factor1*Factor2)

R - 混合设计方差分析 post hoc test

R - Mixed Design ANOVA post hoc test

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anova

mixed-models

emmeans