通过趋势获得简单效果的重要性 [英] get significance of simple effects with emtrends

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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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