通过趋势获得简单效果的重要性 [英] get significance of simple effects with emtrends
本文介绍了通过趋势获得简单效果的重要性的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我可以通过下面的代码来了解成对比较的重要性
I can get the significance of pairwise comparisons with the following code
m <- lmer(angle ~ recipe*temp + (1|replicate), data=cake)
emtrends(m, pairwise~recipe, var="temp")
$emtrends
recipe temp.trend SE df lower.CL upper.CL
A 0.1537143 0.02981898 250 0.09498586 0.2124427
B 0.1645714 0.02981898 250 0.10584300 0.2232999
C 0.1558095 0.02981898 250 0.09708110 0.2145379
$contrasts
contrast estimate SE df t.ratio p.value
A - B -0.010857143 0.0421704 250 -0.257 0.9641
A - C -0.002095238 0.0421704 250 -0.050 0.9986
B - C 0.008761905 0.0421704 250 0.208 0.9765
但是,如果我对每个recipe
的趋势本身是否显着感兴趣,该怎么办?如何获得$emtrends
的意义?
However, what if I'm interested in whether the trend for each recipe
is significant on its own? How can I get the significance of the $emtrends
?
推荐答案
最简单的方法是
test(emtrends(m, ~recipe, var="temp"))
这篇关于通过趋势获得简单效果的重要性的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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