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I have 3 groups: Control, Experimental 1, Experimental 2. I am trying to run a Scheffe Test comparing the means of Experimental Groups 1 & 2 compared to the mean of the Control group.

I have tried a regular ScheffeTest(x=model), but that gives me the comparisons of each group (i.e. Control/Exp1; Control/Exp2; Exp1;Exp2).

How would I be able to compare the means of both experimental groups together with that of the control group?

ScheffeTest(x=model)

As you can see, it is comparing each group, but I would like to only compare both experimental groups together versus the control

我正在尝试对包含多个不交互的因素的 lmer 模型进行事后比较。但是，我之间的主题因素之间的输出是相同的。知道为什么吗？

var1 是主题变量内的变量，var2 和 var3 是主题变量之间的变量。Pred1 是一个连续变量。该模型运行良好。

但是，当我尝试使用 lsmeans 或 emmeans 计算事后分析时，我有相同的值。当我编写和运行具有交互的模型时不会发生这种情况，如果当前模型具有三向交互，它就可以工作。但是该模型不是最好的模型，所以我会避免这样做。

模型：

lsmeans 结果：

如您所见，最后两个是前两个的所有值的复制。

您对如何在我的模型中不包含三向交互的情况下解决它有任何想法吗？或者也许是正常运行不正常的原因？

谢谢你。

如何对随机效应 beta 分布进行事后检验？

为了构建具有 beta 分布的混合模型，我使用了库 gamlss（我发现在 R 中没有其他方法可以做到这一点）。在这个模型中，有一个具有三个水平的因子。假设 level1、level2 和 level3。摘要显示了 level1 x level2 和 level1 x level3 之间的比较，因为 level1 是基线。

library(gamlss) mymodel <- gamlss(response~ph+dose, family = BE, random=~1|id, data = mydata) 摘要(mymodel)

它显示了 level1 x level2 和 level1 x level3 之间的比较

对于所有三个级别，摘要显示 level1 x level2 和 level1 x level3 之间的比较，因为 level1 是基线。

我想测试level2 x level3之间是否有区别。我怎样才能做到这一点？也许可能有另一个图书馆。谁能帮帮我吗？

我进行了双向 ANOVA 测试并在 R 中运行了事后 Tukey 测试。我还从事后测试中提取了重要的行。

我的问题是：有没有办法只选择可比较的行（两个自变量中至少有一个匹配）？

以我的数据为例，我正在比较月份和站点之间的差异。仅当两个 IV 之一保持不变时，检测到的显着性才有意义。因此，即使在两个不同时间检测到两个站点之间的显着差异，它也没有任何意义（例如，第 6 行、第 9 行、第 9 行、第 11 行等）。

任何帮助都会很棒。谢谢你。

我使用 glmer 来分析重复测量设计中的反应时间，其中包含 2 个固定因素（每个 3 个水平）和 1 个随机因素。由于我有一个重要的互动，我想做事后得到对比。我首先使用 relevel 来根据需要多次更改模型的参考，以获得我需要的对比度。我已经看到 glht 也可以使用（并避免重新调整），但我得到一些在查看数据时没有任何意义的 p 值。我尝试在 glht 之前重新调整我的一个因素，并且 p 值更有意义。我的对比度矩阵好吗？这是否意味着我还需要在 glht 中使用 relevel？任何人都可以帮助我吗？

我有一个实验，有 2 个重复的固定因子 Verb (vt,vnt,vnta) 和 Delay (170,350,500)，而 Subjects 作为随机因子。在测量反应时间时，我按照 Lo & Andrews (2015) 的建议使用了 glmer（lme4 包）。模型的方差分析给出了 2 个固定因素之间的显着交互作用，我会进行事后测试。我首先使用 relevel 来更改模型的参考并测试所有需要的对比。我发现某些条件之间存在显着差异，但是我不确定是否对数据进行了任何更正。这是我的第一个问题。

我已经看到 glht（multcomp 包）也可以用于事后处理（并避免重新调整）。因此，我尝试了这个，但我不确定我是否做得很好，因为在查看数据时我得到了看起来非常奇怪的显着差异。当我在 glht 之前使用 relevel 时，我得到了一些更连贯的结果（以及与第一次 relevel 分析中类似的估计）。这是否意味着 glht 有时需要使用 relevel ？谁能帮我？

型号参考 VNT 170

重新调平至 VT 170

重新调平至 VNT 350

我根据需要多次使用 relevel 来获得因子动词的 3 个级别和因子延迟的 3 个级别之间的所有对比（此处未报告）

现在使用 glht

型号 m2b，参考 VT 170

我得到对比 VNT350-VT350 的 p 值 <.001，这非常奇怪（查看数据时 VNT500-VT500 和 VNT500-VNTA500 相同），并且这种差异在第一次重新调平分析中并不显着

矩阵好吗？

如果我重新调整对 VNT 350 的 tp 参考（尽管我不应该这样做），则估计与第一次重新调整分析中的估计相似，并且 VNT350-VT350 的 p 值更有意义

这是否意味着我也需要为 glht 重新调平？

因此，我使用 agricolae 的HSD.test和TukeyHSD对双向 ANOVA 进行了 Tukey 后测。

HSD.test给了我特征组合、它们的平均 y 值、标准差、最小值、最大值和四分位数。然后，它根据相似性和差异将特征组合分为 A、B、BC 和 C 组。当我绘制这些图时，它会绘制每组的平均值和标准差。

TukeyHSD在每个特征内进行比较，然后比较特征组合。对于每次比较，它给出了下限和上限范围的差异以及调整后的 p 值。如果我绘制这个数据，它会给我每次比较的 95% 置信区间，并且有很多空白。

我如何知道要使用哪个包的 Tukey 测试？还有其他人吗？如果我使用TukeyHSD可以删除所有空白比较吗？

我们有以下数据（PM1，PM2.5，PM10），并且对于每个我们都有一个之前和之后的数据，即：（PM1before，PM1during，PM1after）。

我们对 PM1 进行了 kruskal wallis 测试并得到：

然后我们尝试这样进行 Dunn 测试：

我们得到以下结果： 1 2 3 1 -1.000000 0.4795 0.157299 2 0.479500 -1.0000 0.479500 3 0.157299 0.4795 -1.000000

出于某种原因，无论我们测量哪个 PM（PM1、PM2.5、PM10），我们都会从 dunn 测试中得到相同的表。

• 这是正常的吗？
• 有谁知道为什么会这样？

谢谢，如果有什么需要澄清的请告诉我

我通过重复测量运行了单向方差分析：

然而，结果很难解释组差异是来自治疗前，治疗后，还是两者兼而有之？

所以我决定进行一些事后分析。查看其他人的一些答案，我使用了 multcomp 库：

但这给了我'ncol（linfct）'不等于'length（coef（model））'的错误。

我也试过：

这给了我以下结果：

这在我幼稚的头脑中看起来很有希望，我是否可以得出结论，意义实际上不是来自治疗，而是来自人口差异？

我正在运行一个线性模型，并希望将斜率上的一组点与 0 处的估计值进行比较。我的代码遵循此处的响应布局。输出似乎有一个单一的、相同的 p 值。我希望接近 0 的值具有高 p 值，而远离 0 的值具有小的 p 值。我绝对没想到在比较中会有相同的 p 值。有什么建议么？

玩具数据集：

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？