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如何使用lsmeans来估计两个成对对比的差异？例如——想象一个连续的 dv 和两个因子预测器

library(lsmeans)
library(tidyverse)

dat <- data.frame(
  y = runif(30),
  x1 = 1:2 %>% 
    factor %>% 
    sample(30, T),
  x2 = letters[1:3] %>%
    factor %>% 
    sample(30, T)
  )

lm1 <- lm(y ~ x1 * x2, data = dat)

x1这个电话让我得到了对效果的估计x2

lsmeans(lm1, ~ x1 | x2) %>% 
  pairs

返回

x2 = a:
 contrast     estimate        SE df t.ratio p.value
 1 - 2    -0.150437681 0.2688707 24  -0.560  0.5810

x2 = b:
 contrast     estimate        SE df t.ratio p.value
 1 - 2    -0.048950972 0.1928172 24  -0.254  0.8018

x2 = c:
 contrast     estimate        SE df t.ratio p.value
 1 - 2    -0.006819473 0.2125610 24  -0.032  0.9747

这很好，但是我现在想要这些对比的差异，看看这些1 - 2差异本身是否根据x2级别不同。

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2 回答 2

2

采用

lsm = lsmeans(lm1, ~ x1 * x2)
contrast(lsm, interaction = “pairwise”)
于 2017-10-25T12:53:35.010 回答
1

据我了解您的问题是正确的，您可以使用此解决方案：

lm1 <- lm(y ~ x1 * x2, data = dat)
means.int <- lsmeans(lm1, ~x1 + x2)
dd <- contrast(means.int, list(`a--b` = c(1,-1,-1,1,0,0), 
                               `a--c`=c(1,-1,0,0,-1,1),
                               `b--c` = c(0,0,1,-1,-1,1)), 
               adjust = 'mvt')
于 2017-10-25T08:30:49.297 回答