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问题

我想绘制来自三向因子实验的估计边际均值，其中字母表示显着不同的均值，并针对多重比较进行了调整。我目前的工作流程是用 拟合模型lmer()，用 计算估计边际均值emmeans()，然后用 实现紧凑型字母显示算法cld()。

我的问题是，当您在同一个图上绘制所有三向交互时，该图太忙了。所以我想拆分情节并为每个子情节生成不同的字母集，以“a”开头。问题在于，当我使用by参数 incld将其拆分时，它会对每组内的多重比较进行单独的更正by。因为现在每组中的测试较少，所以这会导致不那么保守的校正。但是，如果我尝试手动拆分cld()没有by组，我将不得不为每个子图手动重新实现字母算法。我想我可以这样做，但它似乎很麻烦。我正在尝试与客户共享此代码以供他稍后修改，因此该解决方案可能太复杂了。有没有人有一个简单的方法：

1. 获取对所有组cld()使用一个组合校正的输出。by
2. 使用相对简单的方法，将每个子组的紧凑字母显示减少到最少的必要字母数。

可重现的例子

加载包和数据。

拟合模型并获得估计的边际均值。

版本 1

在这个版本中，我将 CLD 视为一个整体，正确使用 Sidak 调整进行 496 次测试。但是，假设我只想绘制f2 == 'bar'. 这些字母不再正确，因为有些是多余的（需要少于 8 个）。有什么功能可以减少字母吗？

输出

版本 2

在这个版本中，我使用by参数 tocld()来分割f2。这减少了每个组内的字母，但 Sidak 调整现在不那么保守了。例如，第 8 行和第 16 行在调整后的 alpha 水平上与上面的比较没有显着差异，但现在它们不同了。但我不想更改使用的测试，只是为了绘制数据的一个子集。有没有办法指定我作为一个整体调整的测试数量，即使cld是与组分开by？

输出