2

我使用 lme4 在 R 中运行混合效果逻辑回归（通过调用 glmer），现在我正在尝试进行事后比较。因为它们是成对的，所以 Tukey 应该没问题，但我想手动调整应该进行多少次测试 - 现在它是为 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"))
    }

不知何故，我可能需要使用以下内容，但我不确定如何。

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

有人可以帮忙吗？谢谢！劳拉

4

1 回答 1

0

您想仅针对 6 次比较进行调整一定是有原因的，我猜这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。这很容易使用lsmeans：

lsmeans(logmixed_ranks[[i]], 
    pairwise ~ rating_ranks | indicator_var, adjust = "tukey")

或者

lsmeans(logmixed_ranks[[i]], 
    pairwise ~ indicator_var | rating_ranks, adjust = "tukey")

顺便说一句，如果您使用，您将获得与其单步过程adjust = "mvt"完全相同的调整。glht所以我相信唯一glht不支持的功能lsmeans是多步骤测试。

我对为什么你有一个glmer对象列表感到困惑，但这似乎与我的回答无关。

于 2015-03-14T20:24:35.433 回答