我有一个在不同位置测量"Y“的数据集，我试图通过运行lmer()模型并分析结果来确定变量Y如何受到变量A、B和D的影响。然而，当我到达post步骤时，我在尝试分析时收到一个错误。，但这就是我遇到问题的地方。我尝试过使用下面的emmeans和multcomp包： library(emmeans)
emmeans(mod, list(pairwise ~ A), adjust = "tukey&quo
浏览 50提问于2021-09-28得票数 0
我正在运行这个混合模型：emm <- emmeans(dflm1,'trt')cld(emm) no applicable method for 'cld' applied to an objectof class "data.frame&quo
浏览 3提问于2020-02-20得票数 0
我正在处理一个不平衡的设计/样本，并且最初学习了aov()。我现在知道，对于我的方差分析测试，我需要使用III型平方和，这涉及到使用lm()而不是aov()进行拟合。问题是使用lm()进行后期测试(特别是Tukey的HSD)。我所做的所有研究都表明，在multcomp包中使用simint是可行的，但现在它已经更新了，该命令似乎不可用。基本上，我找到的所有针对R的Tukey
浏览 1提问于2011-10-12得票数 12
在这个例子中，我希望在不同的治疗方法之间进行多个比较。T3,59loc2,T1,129loc2,T3,59loc3,T1,134loc3,T3,58我就是这样做的：library(lme4)library(emmeans)
model.fit <- lmer(response ~ treat+ (1|locatio
浏览 17提问于2022-01-26得票数 1
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我试图用emmeans包中的emmeans函数在R中进行后期测试。然而，我无法找出我应该在规范的论点中写些什么。据我所知，这是我想要对比的变量的位置(我的自变量)。然而，当我把我的静脉注射/试剂盒，它会产生错误。我把我的代码和错误放在下面：
X= as.factor(rep(c("A", "B", "C"), e
浏览 2提问于2018-05-12得票数 0
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双变量线性混合模型的后自组织检验
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我建立了一个线性混合模型，并对其进行了后特别测试。固定的因素是相数(时间)和组。statistic_of_comp <- function (x, df) {x_phase.null.1 <- lmer(x ~ group + (1|mouse), data=df, REML = FALSE)
print(anova (x.full.1,
浏览 0提问于2019-02-15得票数 1
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不工作在lmer中的动态协变量
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我试图在lmer模型中使用动态协变量(取自用户输入)。这很好，但是应用emmeans不再起作用了。, REML=T)emmeans(fit1, list(pairwise ~ Intervention), adjust = "tukey")由于协变量是从用户输入中提取的"age"，弹出框也可以工作。但是：
emmeans(fit1, list(pairwise ~ Intervention), adjust
浏览 1提问于2019-05-10得票数 0
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因此，'var1‘是可以是真或假的主题变量之间的值，'var2’是具有3个级别(tr，ct，mm)的主题因子，而' value‘是一个数值。("var1"),结果表明，var1与var2之间存在显著的交互作用。现在我想进一步研究这种交互，但我不知道如何进行。我听说过emmeans包(估计边际均值似乎是这里选择的统计数据，因为我对统计很陌生，请随时给我建议)，
浏览 18提问于2018-08-18得票数 0
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然而，数据在横坐标中显示的顺序是错误的。正确的顺序是(a，ab，bc，c)。这是情节的代码：library(lme4)library(multcomp)
data <- read.csv2("data.csv", as.is=T)
浏览 2提问于2020-11-21得票数 0
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我用我的数据集(不相等的样本大小，不相等的方差)在r中运行了双向anova :1个变量在3个物种中测量(每个物种中有男性和女性)。这在物种之间产生了显着的结果，所以我想知道哪些成对比较产生了显着的意义。我知道在R中有用于执行后期测试的包中的函数:例如
来自的邓内特的post测试。需要的包："multcomp"
浏览 9提问于2013-09-18得票数 2
我有三个因素:单词、类型和语域。在SPSS中，很容易在SPSS中进行成对比较(或简单比较)，语法是：
但是我如何在R中使用Multcomp包实现这一点呢？假设我有一个这样的anova结果：anova <- aov (data, min~word*register*ty
浏览 3提问于2016-06-22得票数 0
我使用混合模型来计算特定位置(4类)在R中选定频率(连续)的速度估计。到目前为止，这就是我所拥有的：
summary(emm, infer = TRUE) #back-transformed"re
浏览 10提问于2022-07-06得票数 0
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4537L, 4890L, 4842L, 4608L然后，我计算了数据中所有四个处理(CC、CC、CS和SCS)的成对p值，得到p值表格(p-table)，如下所示：
mod.yield.U <- lmerTest::lmer(yield ~ treatment + (1|block),data=df.urbana::lmer(POX.C ~ treatment + (1|block),data=d
浏览 10提问于2019-11-09得票数 0
我正在分析一个双向重复测量数据集，建模如下：..。在那里每个受试者都会接受每一次治疗并在每次都进行测试。然而，当分析对比时，似乎没有对球度进行校正。在这里，我使用emmeans来测试每个处理和对照处理之间的差异，在每个“时间”的水平上。emm <- emmeans(model,c("treatment"
浏览 6提问于2021-03-07得票数 0
lhiry1 <- lmer(ACC ~ LR1st +(1|Subject),data = learndata_long3) # hierarchy 1*function(x){emmeans(onelmer[[i]], pairwise ~ onelm
浏览 2提问于2020-03-05得票数 1
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我试图在一个较大的数据集上运行emmeans函数，但它不起作用。, 360L, 360L, 360L, 360L,
360L)), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 模型代码：model1 <- lmer(m.HR ~ season + (1|Time) + (1|Date) + (1|Turtle), turtledata) code表示代码： model1.emmeans <- emmeans(mode
浏览 74提问于2021-10-13得票数 0
我希望在提供稳健的系数-协方差矩阵(例如vcovHC)的同时，使用lsmeans()对调整后的平均值进行成对比较。通常，回归模型上的函数会提供一个vcov参数，但我似乎在lsmeans包中找不到任何这样的参数。41 -0.594 0.5560## Results are averaged over the levels of: partner.status
如您所见，lsmeans()使用默认的方差
浏览 0提问于2015-07-08得票数 3
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使用Tukey's测试校正效果
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library(lme4)m <- lmer(angle ~ recipe*temp + (1|replicate), data=cake)tvalues <- emtr$temp.trend/emtr$SEpvalues <- 2*pt(-abs(tvalues), dfs)
现在我想使用Tukey的测试来校正我的p
浏览 14提问于2019-08-28得票数 1
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我想从csv文件中读取R中的一些数据，然后以箱线图的形式可视化。这是我在R中的代码： library(tidyverse)library(emmeans)
data <- read.csv("C:\\Users\\alex\\data.csv", header=T, sep = ';')
datalm
浏览 119提问于2020-11-05得票数 0
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