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对于喜欢在 R 中使用ez包的人来说，这是一个编程问题。我习惯于使用带有 lmer() 的线性混合效果模型。在 lmer () 的有用输出中，我得到了每个实验因子的系数值，并且使用 pvals.fnc() 我可以轻松获得 95% 置信区间 (CI) 与模型系数一起报告。

我最近开始使用ezANOVA，我想知道：有没有一种主流的方式来获得相同的输出？也就是说，我想获得一个实验因子的系数值和一个 CI。以下是具体的示例代码：

library(languageR) #necessary to use pvals.fnc()
library(lme4)      #necessary for lmer()
library(ez)        #necessary for ezANOVA
data(ANT)          #load sample data

如果我使用 lmer，我会估计我的模型，然后得到系数的 95% CI：

model_lmer = lmer( formula = rt ~ cue*flank + (1|subnum), data = ANT)
pvals.fnc(model_lmer, withMCMC=T)$fixed

因此，例如，我知道提示和侧面之间相互作用的估计值（当提示具有“中心”水平而侧面具有“全等”水平时）为 -3.9511，95% CI 为 [-12.997, 5.535]

现在假设我想使用 ezANOVA 运行 anova by-subjects 和 by-items，并且我想获得 95% CI 的 by-subject 估计值。这是我的模型：

model.f1 = ezANOVA(data=ANT, dv=rt,wid=subnum,within=.(cue,flank),return_aov=T)

但是在输出中，我没有看到模型估计值：

model.f1$ANOVA

而且我不知道如何计算与这些估计值对应的 95% CI。我想我应该能够使用 ezBoot() 但我试过了，但我不确定如何实现它。

有什么建议么？谢谢你的帮助！

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这个答案是由另一个论坛中的“ez”包的作者提供的。我在这里复制它以防其他人发现它有用：

"One somewhat hacky way to get CIs for effects is to use ezStats () to get the means 
and FLSD, compute the difference between the means to get the effect, 
and divide the FLSD by sqrt(2) to get the CI"
于 2013-08-01T17:21:11.300 回答