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我正在通过 AOV 包使用多级框架构建重复测量 ANCOVA。我有一个连续响应变量、两个因子预测变量和 3 个连续协变量。我的模型脚本如下：

ModelDV <- aov(DV ~ IV1 + IV2 + IV1*IV2 + CV1 + CV2 + CV3 + Error(PartID/(IV1 + IV2 + IV1:IV2)), data)

我的数据集片段显示了它的格式：

PartID DV   IV1     IV2    CV1 CV2 CV3
1      56  CondA1  CondB1  Contunous values
2      45  CondA2  CondB2         -
3      32  CondA3  CondB1         -
4      21  CondA4  CondB2         -
1      10  CondA1  CondB1         -
2      19  CondA2  CondB2         -
3      35  CondA3  CondB1         -
4      45  CondA4  CondB2         -

我的条件嵌入在参与者 ID 的错误术语中，因为这是一个完全重复测量模型。

我正在尝试对这些值进行成对分析。我的输出提供综合 F 检验：

Error: PartID
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
CV1        1    348     348   0.442 0.5308  
CV2        1      9       9   0.011 0.9193  
CV3        1   3989    3989   5.063 0.0654 .
Residuals  6   4727     788                 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: PartID:IV1
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)   
IV1        1   6222    6222   17.41 0.0024 **
Residuals  9   3217     357                  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: PartID:IV2
          Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
IV2        2   6215  3107.7   16.18 9.51e-05 ***
Residuals 18   3457   192.1                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: PartID:IV1:IV2
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
IV1:IV2    2  575.2   287.6   1.764    0.2
Residuals 18 2934.4   163.0

通过以下方式计算 emmeans 时：

emm<-emmeans(Model, ~ IV1)
pairs(emm)

我得到一个合理的输出。

但是，将其用于协变量时：

emm<-emmeans(Model, ~ CV1)
pairs(emm)

我得到以下输出：

    contrast  estimate SE df z.ratio p.value
    (nothing)   nonEst NA NA NA      NA  
Results are averaged over the levels of: IV1, IV2

我在这里做错了什么，成对比较不适用于协变量？

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1 回答 1

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简短的回答是因为您已将它们设为协变量来控制它们，而不是将它们视为模型解释的一部分。您当然可以对模型外的协变量进行成对比较，但不能在模型框架内进行。使用我在这里写的这些工具的更长的博文...

于 2020-05-21T21:45:15.057 回答