Эффекты взаимодействия
У меня есть несколько вопросов, касающихся 3-стороннего эффекта взаимодействия в линейных смешанных модельных анализах в R с пакетом lme4.
Моим результатом оценки является "MMSE", который является когнитивным тестом. В основном меня интересует снижение MMSE во времени (переменная времени = "fuclin") по группам ("ATgroups" 1,2,3,4) и холестерина ("BL_CHOL" 0,1). Эти анализы также корректируются для нескольких ковариат (age_cent, GENDER, EDUC и APOE_dich). Набор данных называется "ib".
Вот как выглядит моя модель:
резюме (lmer(MMSE~ apoe_dich + EDUC + GENDER + age_cent + numfactors + fuclin* BL_CHOL*ATgroups + (1 + fuclin|ID),ib))
И вот как выглядит мой вывод:
Таким образом, в этом выводе он всегда принимает самую низкую группу взаимодействия (ATgroups=1 и BL_CHOL=0) в качестве контрольной группы. Но если я добавлю взаимодействие к модели, используя двоеточие (:) к модели, я получу другой вывод. Так что мой код будет:
резюме (lmer(MMSE~ apoe_dich + EDUC + GENDER + age_cent + numfactors + fuclin: BL_CHOL:ATgroups + (1 + fuclin|ID),ib))
Тогда мой вывод выглядит так:
В этом случае я не уверен, из какого сравнения генерируются p-значения. И как я могу получить контрасты, аналогичные тем, которые приведены в выводе 1, но с сопоставлениями, которые я хочу (вместо того, чтобы просто сравнивать с самой низкой категорией)?
Спасибо!