R lsmeans 调整倍数比较

Question

我使用 lme4 在 R 中运行混合效应 logistig 回归（通过调用 glmer），现在我正在尝试进行事后比较。由于它们是成对的，Tukey 应该没问题，但我想手动调整应该进行多少次测试进行更正 - 现在它进行了 12 次测试，但我只穿插了 6 次比较。

到目前为止，我的代码看起来像这样

    for (i in seq_along(logmixed_ranks)) {
    print(lsmeans(logmixed_ranks[[i]], pairwise~rating_ranks*indicator_var, adjust="tukey"))
    }

不知何故，我可能需要使用以下方法，但我不确定如何使用。

      p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p))

有人可以帮忙吗？谢谢！劳 拉

Answer 1

你只想调整 6 个比较一定是有原因的，我猜这是因为你想根据其中一个因素有条件地分解你正在做的比较。使用lsmeans这很容易做到：

lsmeans(logmixed_ranks[[i]], 
    pairwise ~ rating_ranks | indicator_var, adjust = "tukey")

或

lsmeans(logmixed_ranks[[i]], 
    pairwise ~ indicator_var | rating_ranks, adjust = "tukey")

顺便说一下，如果您使用 adjust = "mvt" ，您将获得与glht用于其单步过程完全相同的调整。因此，我相信lsmeans不支持的唯一glht功能是多步骤测试。

我很困惑为什么你有一个glmer对象的列表，但这似乎与我的答案无关。