Ich habe 2 Faktoren Aund B(5 × 3) und eine Kovariate Xin einem innerhalb des Subjekts liegenden Design. So spezifiziere ich mein Gesamtmodell:
lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata)Meine Interpretation ist, dass ich ein Diagramm betrachte y~x, in dem sich die Steigung aufgrund der Kovariate ändert und sich die Linie basierend auf den verschiedenen Ebenen von Aund B(Änderungen in den Abschnitten) nach oben oder unten verschiebt .
Was ich herausfinden möchte, ist: Wenn ich den Faktor festlegen A(eine der Ebenen nehmen) und dann die Linien ( y~x) betrachten würde, wie wirkt sich das aus B? BVerschiebt die Ebene der Linie die Linie nach oben oder unten (Abschnitte) oder ändert sie die Steigung der Linie ( X)?
Sollte ich eine Art Kontrastanalyse durchführen? Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie Kontraste zwischen Faktoren und Kovariaten funktionieren.
Eine Möglichkeit, die ich mir vorstellen könnte, besteht darin, die Teilmengen von Daten, die verschiedenen Ebenen von A entsprechen, zu nehmen und Modelle zu erstellen, wie z lme(y~ B+X, random=~1|Subject, data=mydata[which(mydata$A = A1,]). Auf diese Weise konnte ich die resultierenden Abschnitte und Steigungen zwischen diesen Modellen vergleichen.
Kann mir jemand sagen, ob das, was ich tue, Sinn macht? Vorschläge jeglicher Art wären sehr dankbar!
latticeoderggplotoder Basisgrafiken tun,Rje nachdem, was Sie am besten können.