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我的数据集包括以下变量：

  • 响应变量 - 呼吸频率（连续）
  • 回归变量/协变量 - 权重（连续）
  • 解释变量 - 温度（2 级：高和低）和 pH（2 级：高和低），完全交叉
  • 块 - 日期（4 天）

这是我最初使用汇总结果建立的混合模型：

model3 <- lmer(resp.rate ~ temp*pH + weight + (1|date), data = msblue)
> summary(model3)
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: resp.rate ~ temp * pH + weight + (1 | date)
   Data: msblue

REML criterion at convergence: 428.2

Scaled residuals: 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1.54411 -0.62765  0.01564  0.45268  1.86199 

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 date     (Intercept) 735479   857.6   
 Residual             161785   402.2   
Number of obs: 32, groups:  date, 4

Fixed effects:
            Estimate Std. Error      df t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  3792.34     584.49    8.98   6.488 0.000114 ***
temp1        -177.93      71.73   24.00  -2.480 0.020530 *  
pH1           -14.40      71.88   24.00  -0.200 0.842867    
weight       -485.43      91.39   24.20  -5.312 1.84e-05 ***
temp1:pH1     -22.36      71.13   23.99  -0.314 0.756013    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Correlation of Fixed Effects:
          (Intr) temp1  pH1    weight
temp1      0.088                     
pH1        0.098  0.019              
weight    -0.669 -0.132 -0.146       
temp1:pH1 -0.017 -0.003 -0.004  0.026

我的问题如下：

  1. 我是否根据感兴趣的变量正确设置了模型？
  2. 我如何将这些结果解释为每个温度和 pH 水平的体重和呼吸速率的回归？即我如何比较每种温度和pH处理之间的重量和呼吸速率的关系？
  3. 我不确定是否应该使用 summary() 函数或其他函数。在模型中包含随机斜率是否有助于获得我正在寻找的回归结果？
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