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我有以下数据结构（带有示例值）：

id     var1     var2   value
1      true     tr     1.34
2      true     ct     4.89
3      false    mm     2.38
4      true     tr     1.28

数据保存在“longData”中。所以'var1'在可以是真或假的主题变量之间，'var2'是一个具有3个级别（tr，ct，mm）的主题因子，'value'是一个数值。

我做了一个这样的混合设计方差分析：

anovaResult = ezANOVA(data=longData, 
                                dv=.("value"), 
                                wid=.("id"),
                                within=.("var2"),
                                between=.("var1"),
                                type=3)

结果表明 var1 和 var2 之间存在显着的相互作用。现在我想进一步研究这种交互，但我不知道如何。我听说过 emmeans 包（估计的边际平均值似乎是这里选择的统计数据，因为我是统计新手，否则请随时告诉我）但无法让命令工作。这可能是因为我是 R 新手并且不完全理解语法。

谁能为我提供一个如何测试这两个因素之间相互作用的工作示例？我也不会拒绝解释如何解释结果。

我知道这是我所要求的，但我无法自己弄清楚，并且必须尽快展示结果，而没有太多时间来学习统计数据和 R。谢谢。

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这将有助于提供一个示例数据集。

但是，您可以运行 Tukey 测试：

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
TukeyHSD(mod1)

或者通过交互在 Anova 上运行 emmeans：

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
library(emmeans)
emmeans(mod1, pairwise~Treatment*Time)

或者做一个混合模型，这就是你似乎在做的事情：

mod1<-lmer(value~Factor1*Factor2+(1|subject), df)
Anova(mod1)
summary(mod1)
emmeans(mod1, pairwise~Factor1*Factor2)
于 2018-09-29T18:09:57.853 回答