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我正在尝试使用 lme4 和 glht 对线性混合模型进行 Dunnett 测试。我设置并运行模型如下

Untransformed.lmer <- lmer(Sum ~ Treatment + (1|Block), data = EggCounts_poolSUM)
anova(Untransformed.lmer)
summary(glht(Untransformed.lmer, linfct = mcp(Treatment = 'Dunnett'), alternative = 'less'))

当我运行它时，我得到以下输出

     Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses

Multiple Comparisons of Means: Dunnett Contrasts


Fit: lmer(formula = Sum ~ Treatment + (1 | Block), data = EggCounts_poolSUM)

Linear Hypotheses:
             Estimate Std. Error z value Pr(<z)  
75 - 0 >= 0    -914.2      911.6  -1.003  0.372  
150 - 0 >= 0  -1207.4      911.6  -1.325  0.243  
300 - 0 >= 0  -2162.2      911.6  -2.372  0.030 *
600 - 0 >= 0  -1446.3      911.6  -1.587  0.160  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)

有人能解释一下所有的治疗方法是如何以相同的 Std 告终的吗？错误？有什么我做错了吗？

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1 回答 1

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治疗的Dunnett 标准误差i是合并方差估计值，是治疗的观察数，是参考组的观察数。因此，在's 相等的情况下，标准误差都是相同的。您的数据可能就是这种情况。sqrt(s2) * sqrt(1/ni + 1/n0)s2niin0ni

于 2020-04-06T12:17:47.417 回答