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我拟合了一个以块为固定因子的线性模型，加上 2 个分类和 1 个连续预测变量。我想要一个 III 型 ANCOVA 表，其中所有效果均按块计算。

我可以获得连续预测变量的 F 值和 P 值的唯一方法，以及与分类变量的交互项是joint_tests(rye_lm) ，这给出

这类似于这里的建议，为什么joint_tests函数（emmeans包）的结果没有显示模型的交互之一？

使用这些代码仅给出分类预测变量的 ANOVA 表

如何更改我的代码，以便在没有块的情况下获得 2 个分类、连续预测变量及其交互的 F 比率和 p 值？非常感谢！！

我使用两个分类变量和一个数值变量拟合线性模型，如下所示：

我想将这两个分类变量分开，以获得每个虚拟变量的截距和斜率的估计值。我想创建一个这样的表来描述sepal.width和petal.width之间的关系：

我可以使用不同的对比度手动做到这一点，但有没有简单的方法？谢谢！

对于一个 uni 项目，我必须进行数据分析才能回答研究问题。问题是：身体活动和饮食类型如何影响睡眠质量？我有 2 个预测变量，连续的身体活动和与“健康”或“不健康”饮食相对应的因素（1 或 2）的饮食。结果变量是睡眠质量，也是连续的。

数据如下所示：

等等

我有 12 名参与者，每人 7 行（总共 84 行）。

我想（/必须）做一个重复测量设计。起初我想使用 ANCOVA，所以我在 R 中使用了 ezANOVA 函数。我尝试了以下方法：

然而，这仅返回饮食对睡眠质量的影响，而不是活动对睡眠的影响或活动和饮食对睡眠的交互作用。起初我也想将活动作为“内部”变量，但这给出了关于缺失值的错误。

我还尝试使用基本的 R aov() 函数在不使用 ezANOVA 的情况下制作常规的 Ancova 模型，但据我所知，这不能重复测量。

有谁知道该怎么做？

我进行了一项研究。这是数据的结构：https : //ibb.co/CzLK9jP 重复测量（mood_1 和mood_2）因变量，组是主体之间的因素，反刍是协变量。

我在 R 中准备了这样的数据：https ://ibb.co/KWz9GPC但是，我从 R 中得到的结果与从 SPSS 中得到的结果不同。

它在 SPSS 中很重要，但在 R 中不重要。在第一张图片中进行相同思考时，这里究竟缺少什么？

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：

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？