R - 指定 aov 的交互對比

Question

如何具體說明組內增量變化的組間差異的對比（點估計、95CI 和 p 值）？

在下面的示例中，我會對增量變化（時間 = 3 減去時間 = 1）的組間（組 = 1 減去組 = 2）感興趣。

df 和 model：

demo3 <- read.csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/demo3.csv")
## Convert variables to factor
demo3 <- within(demo3, {
  group <- factor(group)
  time <- factor(time)
  id <- factor(id)
})

par(cex = .6)
 

demo3$time <- as.factor(demo3$time)


demo3.aov <- aov(pulse ~ group * time + Error(id), data = demo3)
summary(demo3.aov)

這些代碼塊都沒有實現我的目標，對嗎？

m2 <- emmeans(demo3.aov, "group", by = "time") 
pairs(m2)

 
m22 <- emmeans(demo3.aov, c("group",   "time") )
pairs(m22)

Answer 1

查看emmeans::contrast的文檔，尤其是參數interaction 。 如果我正確理解你的問題，你可能想要

summary(contrast(m22, interaction = c("pairwise", "dunnett")),
    infer = c(TRUE, TRUE))

這將計算time的 Du.nett 風格對比（每次與時間 1），並比較 group1 - group2 的對比。 summary(..., infer = c(TRUE, TRUE))部分覆蓋顯示測試但不顯示 CI 的默認值。

您也可以在 stanges 中執行此操作：

time.con <- contrast(m22, "dunnett", by = "group", name = "timediff")
summary(pairs(time.con, by = NULL), infer = c(TRUE, TRUE))

如果您真的只想要時間 3 - 時間 1，請將time.con替換為

time.con1 <- contrast(m22, list(`time3-time1` = c(-1, 0, 1, 0, 0))

（我不知道你有多少次。我在上面假設了5次。）