Значения корректируют многократное сравнение
Я использовал lme4, чтобы запустить регрессию со смешанными эффектами (вызывая glmer) в R, и теперь я пытаюсь сделать сравнение вне случая. Так как они попарно, с Тьюки все должно быть в порядке, но я бы хотел вручную откорректировать, на сколько тестов следует внести исправление - теперь это сделано для 12 тестов, но меня интересуют только 6 сравнений.
Мой код выглядит так до сих пор
for (i in seq_along(logmixed_ranks)) {
print(lsmeans(logmixed_ranks[[i]], pairwise~rating_ranks*indicator_var, adjust="tukey"))
}
Почему-то мне может понадобиться следующее, но я не уверен, как это сделать.
p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p))
Кто-нибудь может помочь? Спасибо! Лаура
1 ответ
Должна быть причина, по которой вы хотите настроить только 6 сравнений, и я предполагаю, что это потому, что вы хотите разбить сравнения, которые вы делаете условно, по одному из факторов. Это легко сделать с помощью lsmeans
:
lsmeans(logmixed_ranks[[i]],
pairwise ~ rating_ranks | indicator_var, adjust = "tukey")
или же
lsmeans(logmixed_ranks[[i]],
pairwise ~ indicator_var | rating_ranks, adjust = "tukey")
Кстати, если вы используете adjust = "mvt"
, вы получите точно такие же корректировки, что и glht
использует для его одношаговой процедуры. Так что я считаю единственным glht
функции не поддерживаются lsmeans
многоэтапные тесты
Я озадачен, почему у вас есть список glmer
объекты, но это не похоже на мой ответ.