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r - 変数の因子数を減らすと、LME の結果を分析するときに問題が発生する
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。
どうもありがとう！リリ
r - emmeans プロットのカスタマイズ
私は使用してemmeansおり、プロットをカスタマイズする方法を学びたいと思っています。
再現可能な例として、warpbreaksデータを使用しています。
デフォルトの紫色の代わりに、信頼区間の色をグループごとにカスタマイズして、6 つのグループ (LA、LB、MA、MB、HA、HB) すべてが異なる色の信頼区間を持つようにしたいと思います。また、すべてを黒い点にするのではなく、推定平均の形状をカスタマイズしたいと思います。
これが私が試したものですが、うまくいきませんでした。
どんな助けでも大歓迎です！