混合效应模型中相互作用变量斜率的比较

Question

我想检验岛屿面积和土地利用的影响，以及岛屿面积和土地利用对物种丰富度的影响。关于土地利用，我有三组，即森林、农田和混合。数据基于不同岛屿上的横截面，因此将岛ID设为随机效应。

我的模型看起来是这样的：

#model = glmer(SR ~ Area + land_use + Area:land_use + (1|islandID))

#summary(model)

Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: SR ~ Area + land_use + Area:land_use + (1 | islandID)
Data: transect_ZS

REML criterion at convergence: 184.4

Scaled residuals: 
 Min       1Q   Median       3Q      Max 
-2.66105 -0.56159 -0.00294  0.57259  1.72096 

Random effects:
Groups   Name        Variance Std.Dev.
islandID (Intercept) 0.1524   0.3903  
Residual             0.6805   0.8249  
Number of obs: 70, groups:  islandID, 34

Fixed effects:
                 Estimate Std. Error      df t value Pr(>|t|)   
(Intercept)         -0.9996   0.5187 57.0061  -1.927  0.05893 . 
Area                0.9064    0.2834 40.9977   3.198  0.00267 **
land_useforest      0.6563    0.5569 62.0889   1.179  0.24309   
land_usemix         0.9611    0.6373 55.3032   1.508  0.13723   
Area:land_useforest -0.8318   0.3034 63.4045  -2.742  0.00793 **
Area:land_usemix    -0.7756   0.4748 56.3692  -1.633  0.10795   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

结果表明，海岛面积和相互作用条件对SR有显著影响：

#    > anova(model)
#Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
#                Sum Sq Mean Sq NumDF  DenDF F value  Pr(>F)  
#Area                 3.0359 3.03590     1 27.448  4.4615 0.04390 *
#land_use             1.5520 0.77601     2 57.617  1.1404 0.32679  
#Area:land_use        5.1658 2.58288     2 60.935  3.7958 0.02795 *
#---
#Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
#

然后，我用lsmeans函数进行了图基人的两两比较：

#lsmeans(model, pairwise ~ Area:land_use, adjust="tukey")

结果表明，农田和森林的物种丰富度存在显著差异，对吗？我想知道，这种差异是否应该被看作是在这个模型中，农田与森林物种丰富度-面积关系的截留显着性差异？也就是说，农田剖面的物种丰富度高于森林剖面的物种丰富度。

#$contrasts
  contrast                                            estimate    SE   df t.ratio p.value
 1.19968425045037 farmland - 1.19968425045037 forest   3.4153 0.288 62.6   1.185  0.0466
 1.19968425045037 farmland - 1.19968425045037 mix     -0.0306 0.426 64.0  -0.072  0.9972
 1.19968425045037 forest - 1.19968425045037 mix       -0.3722 0.377 63.9  -0.987  0.5087

Degrees-of-freedom method: kenward-roger 
P value adjustment: tukey method for comparing a family of 3 estimates 

但如何检验该模型中物种丰富度-面积关系的坡度是否存在显着性差异？即证明农田剖面的物种丰富度-面积关系是否比森林样带的物种丰富度-面积关系更陡峭？

Answer 1

我想你想

lstrends(model, pairwise ~ land_use, var = "Area", adjust="tukey")

lsmeans和lstrends函数位于emmeans包中，它们分别等价于emmeans和emtrends。请看这些函数的文档。lsmeans意味着包只是一个前端。