R-混合设计方差分析事后测试

Question

我具有以下数据结构（带有示例值）：

id     var1     var2   value
1      true     tr     1.34
2      true     ct     4.89
3      false    mm     2.38
4      true     tr     1.28

数据保存在“ longData”中。 因此，“ var1”介于主题变量之间，该变量可以为true或false，“ var2”为主题因子内的3个级别（tr，ct，mm），“ value”为数字值。

我进行了如下混合设计方差分析：

anovaResult = ezANOVA(data=longData, 
                                dv=.("value"), 
                                wid=.("id"),
                                within=.("var2"),
                                between=.("var1"),
                                type=3)

结果表明var1和var2之间存在重要的相互作用。 现在，我想进一步研究这种交互，但是我不知道如何。 我听说过emmeans软件包（估计的边际均值似乎是此处选择的统计数据，因为我是统计学的新手，请随时向我提出建议），但无法执行命令。 这可能是因为我是R的新手，并且不完全理解语法。

谁能为我提供一个如何测试两个因素之间相互作用的有效例子？ 对于如何解释结果的解释，我也不会拒绝。

我知道这是我所要的，但是我无法自己解决这个问题，必须在没有太多时间学习统计和R的情况下尽快提出结果。谢谢。

Answer 1

提供示例数据集将有所帮助。

但是，您可以运行Tukey测试：

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
TukeyHSD(mod1)

或者通过交互在Anova上运行emmeans：

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
library(emmeans)
emmeans(mod1, pairwise~Treatment*Time)

或做一个混合模型，这似乎是您正在做的：

mod1<-lmer(value~Factor1*Factor2+(1|subject), df)
Anova(mod1)
summary(mod1)
emmeans(mod1, pairwise~Factor1*Factor2)