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?
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dataset
和x: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。