weixin_46963057 2023-01-16 20:27 采纳率: 100%
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R 线性混合效应模型,只有主效应显著,且为连续变量

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?

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  • 流比 2023-01-16 23:14
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    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。

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