BACI 设计：如何解释前后控制的差异？

Question

我进行了一项 BACI 实验，研究夜间人造光对鱼类繁殖的影响，我们的响应变量之一是卵黄面积。我的原始数据类似于附图。

我在对数转换数据（即蛋黄区域）上运行了lmer模型，我发现最适合的模型需要具有交互项Treatment*Period，正如我从图表中预期的那样（即之前和之后的差异是不同的）关于治疗）。然后我使用 emmeans 来计算模型的对比度，这是我得到的（返回转换后的数据）：

contrast                   estimate      SE   df t.ratio p.value
 CTRL Before - ALAN Before  -0.01017 0.01938 18.8  -0.525  0.9944
 CTRL Before - NAIVE Before  0.01143 0.01984 19.9   0.576  0.9915
 CTRL Before - CTRL After    0.02917 0.00749 19.9   3.896  0.0101
 CTRL Before - ALAN After    0.04443 0.01768 19.9   2.513  0.1673
 CTRL Before - NAIVE After   0.05221 0.01825 19.9   2.861  0.0879
 ALAN Before - NAIVE Before  0.02161 0.02033 18.8   1.063  0.8897
 ALAN Before - CTRL After    0.03935 0.01849 18.8   2.129  0.3153
 ALAN Before - ALAN After    0.05460 0.00785 18.8   6.958  <.0001
 ALAN Before - NAIVE After   0.06238 0.01871 18.8   3.335  0.0354
 NAIVE Before - CTRL After   0.01774 0.01892 20.6   0.937  0.9320
 NAIVE Before - ALAN After   0.03299 0.01867 20.6   1.768  0.5063
 NAIVE Before - NAIVE After  0.04078 0.00834 20.6   4.890  0.0010
 CTRL After - ALAN After     0.01525 0.01661 22.1   0.918  0.9376
 CTRL After - NAIVE After    0.02304 0.01724 21.6   1.336  0.7623
 ALAN After - NAIVE After    0.00778 0.01690 21.6   0.461  0.9970

显然，由于 CTRL 之前和之后的显着差异，我存在时间变化。然而，ALAN 和 NAIVE 之前和之后的差异更大，这表明我有时间变化和我的治疗效果。我的问题如下：您是否知道一种方法来解释 CTRL 治疗测量的时间变异性，以便从其他两种治疗的差异中减去它，以便我可以仅测量治疗的效果？

Answer 1

我认为您正在寻找比较的比较。如果是这样，请尝试这样的事情：

emms <- emmeans(model, ~ Treatment * Period)
diffs <- contrast(emms, "pairwise", by = "Treatment")

这为我们提供了每种治疗前后的比较。现在做：

contrast(diffs, "ctrl.vs.trt1", by = NULL)

这将删除

Treatment

作为

by

变量，并将

diffs

中的每个估计与第一个估计进行比较，我认为是 CTRL。