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我注意到,当使用包含因子类型预测变量的lme4
包中的lmer
函数指定模型时,后缀指示预测器是因子水平的字符串,如这里用于治疗的情况下:混合()与lmer()固定效果因子输出的输出:数字与字符
library(afex)
data(obk.long)
m1 <- lmer(value ~ treatment + (1|id), obk.long)
summary(m1)
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 4.200 0.654 6.43
treatmentA 2.050 0.980 2.09
treatmentB 1.800 0.856 2.10
然而,在afex
包使用mixed
功能时,后缀是数字:
m2 <- mixed(value ~ treatment + (1|id), obk.long)
summary(m2$full.model) # this should be the same as the lmer output... it's er, not
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 5.483 0.375 14.62
treatment1 -1.283 0.532 -2.41
treatment2 0.767 0.565 1.36
有谁知道是什么导致了预测变量标签级别后缀的差异和/或固定效应的差异?
谢谢,这回答了我的两个问题之一! – luser
其实,你回答了**两个**问题,接受:Henrik的更详细的答案可以看到[这里](https://github.com/singmann/afex/issues/4) – luser
请避免交叉发帖未来,因为它会导致重复工作。根据你后来的帖子,我认为一个比较一般的指南可能是有用的,比如http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm – alexforrence