如果我使用 lsmeans 执行线性混合效果模型,如下所示:
model <- lmer (variable ~ A * B + (1|C), data = data)
我发现“A”有一个显着的主效应,它有三个级别。然后我使用“lsmeans”包进行了事后测试以比较三个级别:
lsmeans (model, pairwise~A, adjust = "Tukey")
我想知道在比较 A 的水平时,这种事后比较是否也考虑了随机因素“C”?
如果我使用 lsmeans 执行线性混合效果模型,如下所示:
model <- lmer (variable ~ A * B + (1|C), data = data)
我发现“A”有一个显着的主效应,它有三个级别。然后我使用“lsmeans”包进行了事后测试以比较三个级别:
lsmeans (model, pairwise~A, adjust = "Tukey")
我想知道在比较 A 的水平时,这种事后比较是否也考虑了随机因素“C”?