У меня есть эксперимент с двумя локациями, тремя блоками внутри локаций, двумя разными видами, двумя генотипами внутри видов и двумя уровнями лечения. Для этого анализа я бы рассматривал блоки и местоположения как случайные эффекты. А также, хочу разные сигмы для локаций и видов.
Это некоторые подготовленные данные:
location <- c(rep("LocA",16), rep("LocB",16))
block <- rep(c(rep("B1",8), rep("B2",8)),2)
species <- rep(c(rep("sp1",4), rep("sp2",4)),4)
ge <- rep(c(rep("geA",2), rep("geB",2), rep("geC",2), rep("geD",2)),4)
treatment <- rep(c("control", "stress"),16)
response <- c(2098.897615,3.14692647,1704.166072,31,435.8535628,154.7821476,389.6715535,193.7732697,1872.929114,13.25689245,1562.504922,31,336.0899882,210.1991265,481.4256812,229.552274,1030.105019,885.4474226,871.4381044,294.020284,362.6957329,438.7489594,425.9480397,476.0730794,1703.683582,414.0416721,1497.048397,516.687932,538.946273,433.234188,517.3807123,405.6660362)
my.experiment.df <- data.frame(location, block, species, ge, treatment, response)
И вот код, который я использовал:
library(lme4)
library(lmerTest)
library(lsmeans)
library(multcompView)
fit.model<- lmer(response ~ location * species * treatment + (location|block:location) + (species|ge:species), data = my.experiment.df)
anova(fit.model)
b <- lsmeans(fit.model, ~ treatment|location|species, options = list(estName = "response"))
cld(b,
alpha=0.5,
Letters=letters,
adjust="tukey")
Выход сравнения pos-ho c это:
treatment response SE df lower.CL upper.CL .group
stress 19.6 118.9 2.39 -581.2 620 a
control 1809.6 118.9 2.39 1208.8 2410 b
location = LocA, species = sp2:
treatment response SE df lower.CL upper.CL .group
stress 197.1 83.2 7.27 -36.4 431 a
control 410.8 83.2 7.27 177.3 644 b
location = LocB, species = sp1:
treatment response SE df lower.CL upper.CL .group
stress 527.5 135.8 2.91 -50.7 1106 a
control 1275.6 135.8 2.91 697.3 1854 b
location = LocB, species = sp2:
treatment response SE df lower.CL upper.CL .group
stress 438.4 106.0 3.15 13.4 863 a
control 461.2 106.0 3.15 36.2 886 a
Degrees-of-freedom method: kenward-roger
Confidence level used: 0.95
Conf-level adjustment: sidak method for 2 estimates
significance level used: alpha = 0.5
Мой вопрос: есть ли способ извлечь значение минимально значимого различия, которое функция использует для парного сравнения? (т. е. величина «отклика» необходима для существенной разницы)
Я предполагаю, что минимально значимая разница будет отличаться для каждой комбинации местоположения и вида, поскольку сигмы различны.
Спасибо!