Постановка задачи, над которой я работаю, заключается в том, что я должен сгенерировать регрессионную модель для экспериментальной установки, где у меня есть группа лечения и контрольная группа с равным числом членов в обеих группах.Я смог сделать это легко в SAS.Зависимая переменная является непрерывной, а независимая переменная имеет 2 уровня 0 и 1 для контроля и лечения соответственно, а также имеет несколько ковариат.Я хотел провести lsmeans по различным категориям для моей независимой переменной.Затем я пытался реплицировать модель sas glm в R. Код в sas был:
proc glm data=<dataname>
class <names of categorical variables>
model <dependent variable> = <Independent variable (factor with two
levels)>*<categorical variable (3 groups)>
+ <Covariates 1>+ <Covariates 2>
/ss3 solution;
LSMEANS <Independent variable 1>*<Independent variable 2>/
slice = <Independent variable 2> stderr pdiff out= ls_means_1 ;
run ;
Мне удалось разработать аналогичную модель в R. Но у меня возникла проблема с генерацией последнего вывода вSAS производится stderr pdiff
, так как я не знаю, как это сделать в R или как SAS генерирует этот вывод:
<categorical variable> DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F
group1 1 165.858883 165.858883 26.87 <.0001
group2 1 54.831101 54.831101 8.88 0.0029
group3 1 60.638963 60.638963 9.82 0.0017
Могу ли я получить некоторую помощь по получению указанного выше результата?
Это код, который я использовал в R для репликации вышеупомянутой модели в R.
library(emmeans)
model=glm(<dependent variable>~<Independent variable>:<categorical variable>+
<Covariates 1>+<Covariates 2>,data=<dataname>)
summary(model)
sub_cut_lsmean = emmeans(model,specs="categorical variable",by="Independent variable")
Это дает мне те же lsmeans, что и в SAS.Но что мне нужно сделать здесь, чтобы получить также вышеприведенный вывод