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我正在为具有 4 个级别的预测器 root.type
上的单个响应变量运行线性混合模型;当我运行模型时,我只想要有关整个因素的信息,但它一直将其拆分为多个级别。有什么想法吗?
Ca.auto <- lmer(Ca ~ root.type + (1|pot), data)
summary(Ca.auto)
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
lmerModLmerTest]
Formula: Ca ~ root.type + (1 | pot)
Data: autotroph
REML criterion at convergence: -17.5
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.2204 -0.4872 -0.1147 0.4371 3.6250
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
pot (Intercept) 0.00000 0.0000
Residual 0.02884 0.1698
Number of obs: 42, groups: pot, 12
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value
(Intercept) 1.62108 0.05120 38.00000 31.660
root.typeunparasitized host -0.99282 0.07241 38.00000 -13.711
root.typeattached hemiparasite -0.57593 0.07420 38.00000 -7.762
root.typeparasitized host -0.97373 0.07420 38.00000 -13.123
Pr(>|t|)
(Intercept) < 2e-16 ***
root.typeunparasitized host 2.72e-16 ***
root.typeattached hemiparasite 2.35e-09 ***
root.typeparasitized host 1.09e-15 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) rt.typnh rt.typth
rt.typnprsh -0.707
rt.typttchh -0.690 0.488
rt.typprsth -0.690 0.488 0.476
optimizer (nloptwrap) convergence code: 0 (OK)
boundary (singular) fit: see ?isSingular
我只期待一个固定效果 (root.type
)。我更新了软件包,但没有任何变化。
最佳答案
这是 R 建模包的相当标准的行为(即,summary()
函数报告参数级信息)。获取学期级结果的一些选项是:car::Anova()
, afex::mixed()
;因为你正在使用 lmerTest
而不是 lme4
, anova()
和 drop1()
也会起作用。
对于上面显示的特定示例,
qt(0.975, 38)
==2.02 而不是 1.96)root
的学期结果可能会被报告为 < 2e-16
,因为各个对比的 p 值都已经非常小了......关于r - 为什么 lmer 在结果中将我的因素分解为所有级别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67452953/
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