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我正在使用 lsmeans 函数来调查数据中的时间依赖性：

lme=lme(attraction~factor(time),random=~1|id, data=na.exclude(subject))  
lme.lms=lsmeans(lme, "time")
summary(lme.lms)

time    lsmean         SE df asymp.LCL asymp.UCL  
   1 0.5823399 0.01805961 NA 0.5469394 0.6177403  
   2 0.5662435 0.01805961 NA 0.5308430 0.6016439  
   3 0.5225464 0.01805961 NA 0.4871459 0.5579468  
   4 0.4938745 0.01805961 NA 0.4584740 0.5292750  
   5 0.4884408 0.01805961 NA 0.4530403 0.5238412  
   6 0.5079754 0.01805961 NA 0.4725749 0.5433758  
   7 0.4521263 0.01805961 NA 0.4167258 0.4875268  
   8 0.4604106 0.01808727 NA 0.4249559 0.4958653  

 ![plot(lme.lms)][1]

我需要转置该图的 X 轴和 Y 轴，以便 lsmean 在 Y 轴上，而时间在 X 轴上。如果不首先找到将 lsmean 估计和 SE 输出保存为自己的对象的方法，我不知道该怎么做。但是，我无法弄清楚如何做到这一点。

对于其他功能，我也许可以执行类似lme.lms$lsmeanand的操作lme.lms$SE，但是当我尝试此操作时，会出现以下错误： 

Error in subject.lme2.lms$lsmean : $ operator not defined for this S4 class

我在网上查看过，发现 lsmeans 输出属于“lsmobj”类，但我不知道如何操作该类，而且似乎无法通过我读过的内容弄清楚。

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如果你这样做

summ = summary(lme.lsm)

然后summ继承自data.frame，您可以随意绘制它。

于 2014-11-21T01:36:22.070 回答