问题标签 [lsmeans]

我试图了解我得到的假数据集的结果。我有两个自变量hours和typeresponse pain。

第一个问题：第一种类型的 lsmeans 是如何计算的 82.46721？

第二个问题：为什么两种类型的标准误差完全相同（8.24003）？

第三个问题：为什么两种类型的自由度都是 3？

我有一个包含几个变量的数据集，如下所示：

我制作了一个 GLMM (mMT1)，其中包含 3 个预测变量（竞争对手、干扰和组）、一个响应 (MT) 和一个随机因子（物种，示例数据集中未显示）。

在拟合和检查模型后，我使用包 emmeans 计算了 ls 均值：

并进行了事后测试：

最后我用ggplot2制作了一个条形图，基于 ls 手段和 se

这会产生这样的情节：

在这一点上，我正在努力解决两件事：

1. 有没有办法让条形图并排排列而不按组分面？看起来不错，但我希望它们是一个单独的情节，而不是 3 个并排的情节

2. 如何在图表上注释事后测试的比较？我已经看到有几个函数允许执行单独的测试（例如stat_compare_means）并绘制这些结果，但我找不到 Tukey 的事后测试的解决方案。另一种解决方案可能是添加

但这将每个干扰（P，T，C）的 B 和 M（竞争对手）值汇集在一起​​​​。在这种情况下，我实际上想比较 P、T 和 C 中的 B 和 M。或者更好的是，我如何指定我想在哪些条之间显示事后的结果？例如，我想将 ATB 与 ETB 等进行比较。

这是我的数据框（我真正的 DF 有更多的数据点）：

这是我的模型：

当我做一个emmeans对比时：

我得到了 28 种不同的比较，但我只想查看在40° 跑道温度下测试的 15° 饲养的田螺与在 40° 跑道温度下测试的 15° 饲养的木蜗牛的速度之间的差异。我只想对在相同温度下饲养的蜗牛进行一次比较，在相同温度下进行测试，但来自不同的栖息地。我怎样才能做到这一点？

谢谢，

里卡多

这是我的数据框：

这是我的模型：

mod <- lm(velocity ~ runway.temp*source*rearing.temp, data=snail)

当我做一个emmeans对比时：

emmeans(mod, pairwise~runway.temp*source*rearing.temp)

我得到了 28 种不同的比较，但我只想查看在 40° 跑道温度下测试的 15° 饲养的田螺与在 40° 跑道温度下测试的 15° 饲养的木蜗牛的速度之间的差异。我只想对在相同温度下饲养的蜗牛进行一次比较，在相同温度下进行测试，但来自不同的栖息地。另外，当我进行所有 28 次比较时，它会剥夺统计能力，而且几乎所有内容都不重要。如何在不设置子集的情况下进行特定的成对比较？

谢谢，

里卡多

我正在审查一种方法方差分析并尝试整合最小二乘均值。这是 mtcars 的一个例子。

我的输出是这样的：

我试图得到看起来像这样的东西（值不能反映真实数据；它们是来自https://rcompanion.org/handbook/G_06.html的填充物/示例）：

我错过了什么？

这是我的数据：

当我将混合模型与treat和arm作为因素拟合时：

该ls_means语句不返回任何结果。任何人都可以帮助解决问题吗？

在 SAS 中，我正在执行 8 个不同治疗组的重复测量方差分析，这些治疗组测量（连续）9 个不同时间。日志仅显示没有错误代码“注意：Huynh-Feldt epsilon 和相应的调整 p 值已增强，包括基于 Lecoutre (1991) 的更正。使用 REPEATED 语句上的 UEPSDEF=HF 选项恢复为以前的定义。” 为了比较组，我创建了估算语句并运行了下面的代码。但是，结果是我每天而不是总体上对组的比较。有谁知道如何修复我的代码，让我对治疗组进行总体比较，而不是按天比较？

这是一些文本数据

我正在尝试使用 lsmeans 绘制带有标准误差线的条形图，但我不断收到相同的错误消息：

FUN(X[[i]], ...) 中的错误：找不到对象“lsmean”

我已经尝试了各种不同的代码来实现这一点，但从未设法做到这一点。

我的模型是：

我的 lsmeans 代码（我在对 Y 进行对数转换后重新转换了数据：

我刚刚尝试的代码是：

我想报告X1具有 5 个级别的 lsmeans。请任何人都可以建议我可以为此目的使用哪些代码？

我最初在交叉验证上发布了这个，但我认为它可能更适合 SO，因为它纯粹是关于软件语法。

这是这篇文章的后续问题 。我进行了多项逻辑回归，检查受访者的对数几率差异，表明他们使用医用大麻或医用大麻治疗了一系列不同的医疗状况（pain、sleep、心理健康/物质使用 ( mhsu) 和所有其他状况 ( allOther)） 。licitillicit

这是玩具数据

以及每种大麻报告的每种疾病的比例

为了了解根据他们使用的大麻类型报告的每种情况的相对比例是否存在差异，我multinom()在nnet包中使用了多项逻辑回归。下面的输出，

emmeans我使用包运行了简单效果的测试。在这篇博文中，作者建议 emmeans 包默认应用纠错，但您可以通过adjust = 参数进行控制。

问题是我似乎无法选择任何其他纠错方法（例如“BH”、“fdr”、“westfall”、“holm”）。我不确定是否是因为我在错误的步骤中应用了更正，即在我应用任何测试之前。

所以我尝试在pairs()函数中应用adjust参数（测试两种​​大麻之间每个条件的概率差异）

但是正如您所看到的，这并没有提供任何消息告诉我应用了哪种类型的纠错（我假设没有，并尝试了几种不同的方法）。我还想控制所有四个成对比较的错误。

所以我需要知道我需要如何以及在什么阶段来指定p值调整的参数。

非常感谢任何帮助

我正在尝试对线性混合模型进行成对比较。我通过以下代码安装了它们

现在，如果我要使用 Tukey adjstemnt 为存储在此列表中的每个元素计算成对比较，我应该怎么做？

我试过以下代码

但我一直在获取以下错误

在这里，我让我正在处理的数据集。

为了更清楚，例如第一个对象包含如下汇总统计信息：