用emmeans测试模型之间的重要性

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假设我有这两个模型

dat1 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(2,5,2,1,7,9))
dat2 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(3,3,4,3,4,2))

mod1 <- lm(y~x,data=dat1)
mod2 <- lm(y~x, data=dat2)

并计算每个模型中x水平之间的t检验

t1 <- pairs(emmeans(mod1, ~x))
t2 <- pairs(emmeans(mod2, ~x))

如何使用emmeans评估两种模型对比度的显着差异?

r linear-regression lm emmeans
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dat1$dataset <- "dat1"
dat2$dataset <- "dat2"
alldat <- rbind(dat1, dat2)
modsame <- lm(y ~ x, data = alldat)
moddiff <- lm(y ~ x * dataset, data = alldat)
anova(modsame, moddiff)

不要试图用emmeans()来做这件事;这不是它的目的。上面的anova()调用比较了两个模型:modsame假设x效应在每个数据集中是相同的; moddiff增加了两个术语,dataset,它解释了整体平均值的变化,而x:dataset则解释了x效应的变化。

两个模型之间的比较包括datasetx:dataset效应的联合测试 - 它是具有2个分子d.f的F检验。 - 不是t测试。

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