问题标签 [compare-contrast]

我想从 R 中的 Games Howell 事后测试中获得一个连接的信件报告。我已经使用几个选项实现了它，例如：

问题是我得到的连接字母报告不是按数字字段（Tree.volume）的平均值排序，而是按因子名称（Rootstock）排序。我的意思是，“a”不是分配给平均值较高的值，而是分配给按字母顺序排列的第一个值。

有谁知道如何通过平均订购它？

我正在研究响应变量为体重 (Wt) 的实验治疗的效果。我有 2 个对照处理 (A,B) 和 2 个实验处理 (C,D)。我正在寻找治疗 D 相对于对照治疗的效果是否随温度（med_Hobo）而增加，并且治疗 C 相对于治疗 D 的效果是否相同。（附加固定效应：Atl.Pac、NS 和随机效应地点）

对比矩阵：

模型：

使用 emmeans 和 emtrends 我可以证明平均对比度 1 是显着的，而平均对比度 2 则不是。但我正在努力评估与温度对比的任何变化。在下图中，处理 D（蓝色）明显与温度不同，我如何用数字/数字来证明这一点？例如，我希望 med_Hobo=10 时的对比度为 1，并在 med_Hobo=30 时增加到约 2 倍，ci 相应增加

基于 glmmTMB 模型的权重预测

提前致谢！

我想计算我在 R 中的贝叶斯混合效应模型中不同级别的参数之间的对比，并产生贝叶斯因子。我的结果（Jud）是二元的（1=是/同步，0=否/不同步），参数 SOAsF 是一个具有 6 个级别（0、100、200、300、400、500）的因子。

遵循不同的教程/功能[#1]、[#2]和[#3]，这是我的代码，具有 3 种不同的方式：

结果：

因此，以对比 200 与 300 为例。与 SOA 300 上呈现的声音相比，SOA 200 上呈现的声音是否同样被判断为同步（是）？

方式 #1 似乎提供了零假设 SOA 200 - SOA 300 = 0 且 BF = 0.01 的证据；所以他们似乎同样被认为是同步的？

方式 #2 似乎几乎没有提供零假设 SOA 200 = SOA 300 的证据，证据为 1.988631% 95%CI [-3.707585, 7.680694]。

方式 #3 似乎提供了支持替代假设 SOA 200 > SOA 300 或 SOA 200 - SOA 300 < 0 且 BF = 5.2112 的证据。

我是否发现差异是因为 #1 是双面的，而 #3 是单面的？

但是，我没有设法单面运行＃1（方向=“左”或“右”）

或 #3 双面（假设（brm_acc_1，“SOAsF200 - SOAsF300 = 0”））

我被卡住了，任何帮助将不胜感激。谢谢。

我想知道R中是否有与Stata的contrast命令等效的东西。

具体来说，我感兴趣sex@agegroup#group2

我知道margins计算模型对象的边际（或部分）影响的包。

从Stata网页我提取了一个例子： https ://www.stata.com/features/overview/contrasts/

我运行了一个有序逻辑回归（使用R 包中的函数clmm ordinal），具有双因素交互作用和随机效应。响应是具有 5 个水平的因子（Liker 量表：1 2 3 4 5），自变量是具有 2 个水平的因子（时间）和具有 3 个水平的因子（组）

代码如下所示：

如您所见，模型结果仅显示与截距相比是否存在差异（即time1：group_a）。但是，我还感兴趣的是检查 time1:group_b 和 time2:group_b 之间的差异是否具有统计学意义，对于 group_c 也是如此。

由于我必须考虑随机效应，因此我不能使用简单的卡方检验来检查组间的统计显着差异。因此，我尝试从 R 包emmeans运行函数contrast，它使用函数emmeans的输出，请参见下面的代码：

我的问题是：a）这是检查差异是否显着的正确有效方法吗？b）如果不是，那么正确的方法是什么？

当然，非常欢迎任何其他建议！非常感谢。

作为一个可重现的示例，让我们使用下一个无意义的示例：

实际上，我真正的模型家庭是 nbinom2。我想在 和 之间进行对比disp测试hp。所以，我尝试：

我怎样才能避免这个错误？

谢谢！

我写这篇文章是因为我一直在分析实验室实验中的数据文件。

在这个实验中，我计算了 26 个时间点 (TP) 中特定环境中存在的雌性（小型节肢动物）的数量。但是，我想了解每个连续时间点之间的女性人数是否不同（例如，TP 1 中计算的女性人数是否与 TP 2 不同；TP 2 中计算的女性人数是否与 TP 3 不同；以及很快...）

数据框具有以下列：

复制（包含复制的数量，从 1 到 8）；TimePoint（女性计数的日期，从 1 到 26）；女性（每个时间点统计的女性人数）；和块（实验有 2 个块）

我试图做一些连续的对比，但我认为这不是最好的方法。这是我的代码：

我一直在谷歌上寻找其他方法来进行计划比较，但我发现的一切并不适合我的数据集。我还是新手，对于新手的任何错误，我深表歉意。因此我的问题是，有没有更好的方法来比较我在每对连续时间点之间找到的女性数量？

编辑1：

我也尝试过这样的对比，但结果似乎不对..

谢谢你的时间，安德烈

我有三个级别的固定效果，我使用以下对比在我的数据集中创建了 2 列

我将它们与其他固定效果一起包含在我的模型中，这些效果都是二进制的，具有如下两个级别。

但我收到了一条消息

固定效应模型矩阵秩不足，因此删除 12 列/系数"

有人知道如何解决吗？