Проблема анализа результатов LME, когда я уменьшаю количество факторов в переменной
У меня есть переменная с 4 факторами, которые я включаю в модель LME как независимую переменную (Status). Результат в IME дает мне 1 фактор в качестве эталонного значения, а остальные 3 ссылаются на этот. Я пытался применить "emmeans" для получения множественных сравнений, поскольку мне интересно знать, как каждый фактор ведет себя друг против друга, но это было невозможно (возможно, потому что эти данные являются продольными?). Поэтому я создал подмножества, в которых каждая переменная "status" имеет только 2 фактора. Проблема возникает, когда я пытаюсь интерпретировать результаты, так как кажется, что, например, фактор А иногда становится лучше, а иногда - хуже. (см. рисунки) Кто-нибудь может мне помочь?
Вот код, который я использовал для создания графиков:
x <- c(0:600)/100
Hdata <- data.frame(Time = x, Status = "H", Init.Age = 43)
Ndata <- data.frame(Time = x, Status = "N", Init.Age = 45)
Fdata <- data.frame(Time = x, Status = "F", Init.Age = 40)
Adata <- data.frame(Time = x, Status = "A", Init.Age = 45)
yH <- predict(mod2.lme, newdata = Hdata, level = 0)
yN <- predict(mod2.lme, newdata = Ndata, level = 0)
yF <- predict(mod2.lme, newdata = Fdata, level = 0)
yA <- predict(mod2.lme, newdata = Adata, level = 0)
summary(long1$Ratio_a)
plot(x, yH, ylim = c(0.3, 0.6), ylab = "Average Pit Depth/Slope Disk Area", xlab = "Time (years)", type = "l")
lines(x, yF, col = "blue")
lines(x, yA, col = "red")
lines(x, yN, col = "green")
legend("bottomleft", legend = c("H", "A", "F", "N"), col = c("black", "red", "blue", "green"), lty =1, cex = 0.8, bty ="n")
Большое спасибо! Lili