使用 emtrends 获得简单效果的重要性
get significance of simple effects with emtrends
我可以通过下面的代码得到两两比较的意义
m <- lmer(angle ~ recipe*temp + (1|replicate), data=cake)
emtrends(m, pairwise~recipe, var="temp")
$emtrends
recipe temp.trend SE df lower.CL upper.CL
A 0.1537143 0.02981898 250 0.09498586 0.2124427
B 0.1645714 0.02981898 250 0.10584300 0.2232999
C 0.1558095 0.02981898 250 0.09708110 0.2145379
$contrasts
contrast estimate SE df t.ratio p.value
A - B -0.010857143 0.0421704 250 -0.257 0.9641
A - C -0.002095238 0.0421704 250 -0.050 0.9986
B - C 0.008761905 0.0421704 250 0.208 0.9765
但是,如果我想知道每个 recipe
的趋势本身是否显着怎么办?如何获得 $emtrends
的意义?
您可以从 t 值中获取 p 值:
out.emtrends <- emtrends(m, pairwise~recipe, var="temp")
emtr <- as.data.frame(out.emtrends$emtrends)
tvalues <- emtr$temp.trend/emtr$SE
dfs <- emtr$df
(pvalues <- 2*pt(-abs(tvalues), dfs))
# 5.158650e-07 8.514898e-08 3.669655e-07
最简单的方法是
test(emtrends(m, ~recipe, var="temp"))
我可以通过下面的代码得到两两比较的意义
m <- lmer(angle ~ recipe*temp + (1|replicate), data=cake)
emtrends(m, pairwise~recipe, var="temp")
$emtrends
recipe temp.trend SE df lower.CL upper.CL
A 0.1537143 0.02981898 250 0.09498586 0.2124427
B 0.1645714 0.02981898 250 0.10584300 0.2232999
C 0.1558095 0.02981898 250 0.09708110 0.2145379
$contrasts
contrast estimate SE df t.ratio p.value
A - B -0.010857143 0.0421704 250 -0.257 0.9641
A - C -0.002095238 0.0421704 250 -0.050 0.9986
B - C 0.008761905 0.0421704 250 0.208 0.9765
但是,如果我想知道每个 recipe
的趋势本身是否显着怎么办?如何获得 $emtrends
的意义?
您可以从 t 值中获取 p 值:
out.emtrends <- emtrends(m, pairwise~recipe, var="temp")
emtr <- as.data.frame(out.emtrends$emtrends)
tvalues <- emtr$temp.trend/emtr$SE
dfs <- emtr$df
(pvalues <- 2*pt(-abs(tvalues), dfs))
# 5.158650e-07 8.514898e-08 3.669655e-07
最简单的方法是
test(emtrends(m, ~recipe, var="temp"))