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我有一个 glm，我想调整使用 lsmeans 的方法。以下代码使模型（并且似乎正确执行）：

library(lmerTest)
data$group <- as.factor(data$grp)
data$site <- as.factor(data$site)
data$stimulus <- as.factor(data$stimulus)

data.acc1 = glmer(accuracy ~ site + grp*stimulus + (1|ID), data=data, family=binomial)

但是，当我尝试使用以下任何代码来调整模型的方法时，我会收到错误消息

lsmeansLT(model, test.effs = test.effs, ddf = ddf) 中的错误：
该模型不是线性混合效应模型。

lsmeans(data.acc1, "stimulus")

或者

data.lsm <- lsmeans(data.acc1, accuracy ~ stimulus ~ grp)
pairs(data.lsm)

有什么建议吗？

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1 回答 1

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问题是您使用glmer()（在本例中为混合逻辑回归模型）创建了一个广义线性混合模型，而不是使用lmer(). 该lsmeans()函数不接受由创建的对象，glmer()因为它们不是线性混合模型。

这篇文章中的答案可能会有所帮助：我无法在 glmer 中获得 lsmeans 输出

如果您想了解/计算混合 GLM 的边际效应，这篇文章可能会很有用：Is there a way of getting "marginal effects" from a `glmer` object

于 2017-03-20T16:01:55.077 回答