R 线性混合效应模型，只有主效应显著，且为连续变量

Question

两组数据分别作了线性混合效应（反应时），广义线性混合效应（错误率），都是只有一个主效应显著，且为连续变量。
做emmeans看事后比较，输出的结果是
（主效应下） 2.02e-18， emmean, SE, df, lower.CL, upper.CL
请问是这样做吗？如果是这样做这样的结果该如何解读呢？有没有可视化的手段？

Answer 1

线性混合效应模型是一种混合模型，通常用于分析不同级别上的观察值之间的关系。在你描述的情况中，两组数据都只有一个主效应显著，且为连续变量，这意味着这两组数据的反应时和错误率与这个主效应有关。

做emmeans分析是可以的，这可以帮助我们看到这个主效应对不同级别的观察值的影响。结果中的emmean表示对于不同级别的观察值的平均效应，SE表示标准误差，df表示自由度，lower.CL和upper.CL分别表示置信区间的下限和上限。

如果只有主效应显著，那么结果表明主效应是显著的，对于不同级别的观察值都有显著的影响。

解释结果可以使用可视化手段，如绘制主效应的线性回归曲线或者使用Tukey的分组比较可视化不同级别观察值之间的差异。

总之，在这种情况下，主效应是显著的，对于不同级别的观察值都有影响，使用emmeans分析和可视化工具可以帮助我们更好地理解结果。