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私は ez パッケージの初心者であり、ezMixed を使用して混合効果 anova を実行しようとしています。これは、反復測定データが不均衡であり、反復観測の一部に欠落データがあるためです。私の応答変数 'c​​ount' はカウント データの平均であり、ポアソン分布に従いません。まず、ezMixed を使用してモデルを正しく指定したかどうか確信が持てません。lme() を使用すると、私のモデルは次のようになります。

lmefitmix2 = lme(count ~ MPA*timepointID,random=~1|siteID/timepointID ,na.action=na.omit,data = notolabrusMav2,method="ML")

私の繰り返し測定（因子内）は、ランダム因子サイトIDにネストされたtimepointIDです。グループ化変数「MPA」(効果間) の主効果と、反復測定「時点 ID」の効果、およびそれらの相互作用をテストすることに興味があります。設計のバランスがとれていれば、ezAnova を使用して wid=.siteID と within=.timepoint ID を指定できたはずですが、これを ezMixed に変換する方法がわかりません。私の試みは次のとおりですが、siteID と timepointID が交差しているように見えます。

er = ezMixed(
    data = notolabrusmav2
    , dv = .(count)
    , random = .(siteID,timepointID)
    , fixed = .(MPA,timepointID)
    , family = 'gaussian'
)
print(er$summary)

どうすればこれを修正できますか?

また、print(er$summary) コマンドを実行すると、次の結果が得られます。

er$summary

           effect errors warnings       bits

1             MPA  FALSE    FALSE   1.710731

2     timepointID  FALSE    FALSE  26.514379

3 MPA:timepointID  FALSE    FALSE -24.895950

したがって、ここで最も強力な証拠を持つ主な効果は「timepointID」であると理解していますが、両方の相互作用は証拠の強さをほとんど示していません。

次のように、ezPredict と ezPlot2 を使用して予測を生成してプロットしようとしました。

myFit = er$models$timepointID$unrestricted
myPreds = ezPredict(myFit)
myPlot = ezPlot2(preds=myPreds,x=timepointID)
print(myPlot$plot)

次のエラーメッセージが表示されます。

Error in order(boots$iteration) : argument 1 is not a vector
 print(myPlot$plot)
Error in print(myPlot$plot) : 
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'print': Error: object 'myPlot' not found

私はそれをグーグルで調べてきましたが、それを修正するのに役立つ手がかりを見つけることができないようです...

よろしくお願いします;0

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