r-glht()为每个处理提供相同的标准错误

Question

我正在尝试使用lme4和glht对线性混合模型进行Dunnett测试。我设置并运行的模型如下

Untransformed.lmer <- lmer(Sum ~ Treatment + (1|Block), data = EggCounts_poolSUM)
anova(Untransformed.lmer)
summary(glht(Untransformed.lmer, linfct = mcp(Treatment = 'Dunnett'), alternative = 'less'))

当我运行时，我得到以下输出

Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Dunnett Contrasts

Fit: lmer(formula = Sum ~ Treatment + (1 | Block), data = EggCounts_poolSUM)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error z value Pr(<z)  
75 - 0 >= 0    -914.2      911.6  -1.003  0.372  
150 - 0 >= 0  -1207.4      911.6  -1.325  0.243  
300 - 0 >= 0  -2162.2      911.6  -2.372  0.030 *
600 - 0 >= 0  -1446.3      911.6  -1.587  0.160  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)

有人能解释为什么所有的治疗都会出现相同的标准误差吗？我做错什么了吗？

Answer 1

治疗i的Dunnett标准误差为sqrt(s2) * sqrt(1/ni + 1/n0)，其中s2是合并方差估计，ni是治疗i的观察次数，n0是参考组的观察次数。因此，在ni相等的情况下，标准误差都是相同的。您的数据可能就是这样。