LME モデルに独立変数 (ステータス) として入れた 4 つの要素を持つ変数があります。lme の結果は、参照値として 1 つの係数と、その値を参照する他の 3 つを示します。各要素が互いにどのように振る舞うかを知りたいので、複数の比較を行うために「emmeans」を適用しようとしましたが、それは不可能でした (おそらく、このデータは縦断的であるため?)。そこで、各「ステータス」変数に 2 つの因子しかないサブセットを作成しました。問題は、結果を解釈しようとするときに発生します。たとえば、因子 A が時々良くなったり、悪くなったりするようです。(写真参照) 誰か助けてくれませんか?
これは、グラフを作成するために使用したコードです。
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")
どうもありがとう！リリ