1

lsmeans 関数を使用して、データの時間依存性を調査しています。

lme=lme(attraction~factor(time),random=~1|id, data=na.exclude(subject))  
lme.lms=lsmeans(lme, "time")
summary(lme.lms)

time    lsmean         SE df asymp.LCL asymp.UCL  
   1 0.5823399 0.01805961 NA 0.5469394 0.6177403  
   2 0.5662435 0.01805961 NA 0.5308430 0.6016439  
   3 0.5225464 0.01805961 NA 0.4871459 0.5579468  
   4 0.4938745 0.01805961 NA 0.4584740 0.5292750  
   5 0.4884408 0.01805961 NA 0.4530403 0.5238412  
   6 0.5079754 0.01805961 NA 0.4725749 0.5433758  
   7 0.4521263 0.01805961 NA 0.4167258 0.4875268  
   8 0.4604106 0.01808727 NA 0.4249559 0.4958653  

 ![plot(lme.lms)][1]

このプロットの X 軸と Y 軸を転置して、lsmean が Y 軸になり、時間が X 軸になるようにする必要があります。最初に lsmean 推定値と SE 出力を独自のオブジェクトとして保存する方法を見つけないと、これを行う方法がわかりません。しかし、私はこれを行う方法を理解できません。

lme.lms$lsmean他の関数については、やのようなことができるかもしれませんがlme.lms$SE、これを試すと、次のエラーが発生します。 

Error in subject.lme2.lms$lsmean : $ operator not defined for this S4 class

オンラインで調べたところ、lsmeans の出力はクラス "lsmobj" であることがわかりましたが、そのクラスを操作する方法がわかりません。

4

1 に答える 1

2

もしあなたがそうするなら

summ = summary(lme.lsm)

次にsummから継承しdata.frame、好きなようにプロットできます。

于 2014-11-21T01:36:22.070 に答える