R 中混合效应模型 (lme) 的 III 型方差分析对比

Question

我正在 R 中使用 nlme 运行一系列混合效果模型。这是我的最终模型的示例：

M1.Final <- lme(Response ~Treatment * Species, random = ~1|ID, 
         data = data, method="REML")

我运行了初始 II 型方差分析来解释不平衡设计并得到以下结果：

Anova(M1.Final, type = 2)

                     Chisq Df Pr(>Chisq)    
Treatment         152.1071  4  < 2.2e-16 ***
Species             1.9636  1   0.161130    
Treatment:Species  15.2138  4   0.004278 ** 

由于处理：物种相互作用很重要，因此我认为需要进行 III 型方差分析而不是 II 型方差分析。我知道要运行 Type III，您必须更改模型的对比度。我想检查并确保我做得正确。是否可以只更改 ANOVA 命令中的对比度，还是需要在 lme 命令中更改它？即，这是正确的吗：

type3 <- list(Treatment = contr.sum, Species = contr.sum)

Final_Anova <- Anova(M1.Final, contrasts = type3, type=3) 
print(Final_Anova)

                         Chisq Df Pr(>Chisq)    
    (Intercept)       106.6099  1  < 2.2e-16 ***
    Treatment         151.0898  4  < 2.2e-16 ***
    Species             0.0406  1   0.840396    
    Treatment:Species  15.2138  4   0.004278 ** 

这是交互图：

谢谢！

Answer 1

不，您需要在

lme

命令中更改它。我认为

contrasts

函数没有

car::Anova

参数；无论如何，它没有在帮助页面中列出。有一个

icontrasts

，但那是不同的。

另外，当重新运行帮助页面中的第一个示例时，将对比作为

Anova

的参数而不是作为

lm

的参数，结果与不包含对比项没有什么不同。

mod2 <- lm(conformity ~ fcategory*partner.status, data=Moore)
Anova(mod2, type=3)
type3 <- list(list(fcategory=contr.sum, partner.status=contr.sum))
Anova(mod2, type=3, contrasts=type3) 

也就是说，您不需要仅仅因为交互作用很大就切换到 Type III。 II 型和 III 型回答不同的科学问题，您应该相应地做出选择，而不是基于 p 值。

但正如前面提到的，这是关于交叉验证的讨论。