Блог

У меня есть набор данных, в котором рассматривается переменная ответа (%жира) с течением времени (неделя 0-4) и в зависимости от состояния лечения-короткий или длинный день. Я использовал тест модели lmer, чтобы выяснить, значимы ли переменные и термин взаимодействия, и это было важно. Я хочу подробнее рассмотреть термин взаимодействия (так что в основном это тест Тьюки, но все еще учитывающий повторные измерения). Именно тогда я начал использовать пакет emmeans, и результат не дает мне полного результата, которого я хотел бы. Любые предложения, которые я хотел бы получить, спасибо.

вот мой набор данных:

 structure(list(`Bird ID` = c(61, 62, 71, 72, 73, 76, 77, 63, 
64, 69), Day = c("long", "long", "long", "long", "long", "long", 
"long", "short", "short", "short"), Week = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0), `Body Weight` = c(34.57, 41.05, 37.74, 37.04, 33.38, 
35.6, 31.88, 34.32, 35.5, 35.78), `Fat %` = c(2.42718446601942, 
2.07515423443634, 11.7329093799682, 8.61137591356848, 5.36031238906638, 
7.9879679144385, 1.2263099219621, 5.17970401691332, 8.73096446700508, 
3.62993896562801), `Lean %` = c(97.5728155339806, 97.9248457655636, 
88.2670906200318, 91.3886240864315, 94.6396876109336, 92.0120320855615, 
98.7736900780379, 94.8202959830867, 91.2690355329949, 96.370061034372
), `Fat(g)` = c(0.7, 0.74, 3.69, 2.71, 1.51, 2.39, 0.33, 1.47, 
2.58, 1.13), `Lean(g)` = c(28.14, 34.92, 27.76, 28.76, 26.66, 
27.53, 26.58, 26.91, 26.97, 30), ID = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
8, 9, 10)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame")) 
 

код, который я пробовал:
Модель:

 model3b <- lmer( `Fat %` ~ Day   Week   Day:Week    (1|ID), data=jussara_data)
summary(model3b)
 

 resp <- jussara_data
 #r #lme4 #emmeans



Вопрос:




У меня есть набор данных, в котором рассматривается переменная ответа (%жира) с течением времени (неделя 0-4) и в зависимости от состояния лечения-короткий или длинный день. Я использовал тест модели lmer, чтобы выяснить, значимы ли переменные и термин взаимодействия, и это было важно. Я хочу подробнее рассмотреть термин взаимодействия (так что в основном это тест Тьюки, но все еще учитывающий повторные измерения). Именно тогда я начал использовать пакет emmeans, и результат не дает мне полного результата, которого я хотел бы. Любые предложения, которые я хотел бы получить, спасибо.

вот мой набор данных:

 structure(list(`Bird ID` = c(61, 62, 71, 72, 73, 76, 77, 63, 
64, 69), Day = c("long", "long", "long", "long", "long", "long", 
"long", "short", "short", "short"), Week = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0), `Body Weight` = c(34.57, 41.05, 37.74, 37.04, 33.38, 
35.6, 31.88, 34.32, 35.5, 35.78), `Fat %` = c(2.42718446601942, 
2.07515423443634, 11.7329093799682, 8.61137591356848, 5.36031238906638, 
7.9879679144385, 1.2263099219621, 5.17970401691332, 8.73096446700508, 
3.62993896562801), `Lean %` = c(97.5728155339806, 97.9248457655636, 
88.2670906200318, 91.3886240864315, 94.6396876109336, 92.0120320855615, 
98.7736900780379, 94.8202959830867, 91.2690355329949, 96.370061034372
), `Fat(g)` = c(0.7, 0.74, 3.69, 2.71, 1.51, 2.39, 0.33, 1.47, 
2.58, 1.13), `Lean(g)` = c(28.14, 34.92, 27.76, 28.76, 26.66, 
27.53, 26.58, 26.91, 26.97, 30), ID = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
8, 9, 10)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame")) 
 
код, который я пробовал:

Модель:
 model3b <- lmer( `Fat %` ~ Day   Week   Day:Week    (1|ID), data=jussara_data)
summary(model3b)
 
Fat %`

f1 <- jussara_data$Week

f2 <- jussara_data$Day

 
 fit1 = lm(log(resp) ~ f1   f2   f1:f2, data = jussara_data)
emm1 = emmeans(fit1, specs = pairwise ~ f1:f2)
emm1$emmeans
emm1$contrasts 
 
Функция контрастов, я надеялся, что она даст мне резюме, выглядящее примерно так (но мне нужны повторные измерения, включающие не только этот анализ anova):
 Fat % groups
4:short 32.065752      a
3:short 27.678036      a
2:short 21.358485      b
4:long  13.895404      c
1:short 13.138941      c
2:long  12.245741      c
3:long  12.138498      c
1:long  10.315978     cd
0:short  6.134327      d
0:long   5.631602      d 
 
но вместо этого дал мне только это:
 f1 f2    emmean     SE df lower.CL upper.CL
  2 long    2.24 0.0783 66     2.09     2.40
  2 short   2.80 0.0783 66     2.64     2.95

Results are given on the log (not the response) scale. 
Confidence level used: 0.95 
 contrast         estimate    SE df t.ratio p.value
 2 long - 2 short   -0.556 0.111 66 -5.025  <.0001 

Results are given on the log (not the response) scale. 
 
Спасибо вам за помощь!