在in中应用自定义交互对比

Question

我一直试图用emmeans()和contrast()比较一组交互对比。但是，我在应用自定义对比并在组间进行比较时遇到了困难。在这里，我添加了一个示例数据集，这样您就可以复制我正在处理的内容。

总之，此数据集包含三个因素:组、位置、场景。位置和场景在主题变量中，组是主题变量之间的一个。我想知道位置A是否比B、C和D有更高的测量值(我在c(1, -1/2, -1/2)格式中设置了对比)，然后比较各组之间的对比(对比)。到目前为止，我设法得到了每个组的对比(目前只处理一个场景)：

library(afex)
library(emmeans)

data <- data.frame(
  id = rep(c(100:189), each = 9),
  group = rep(c("W", "X", "Y"), each = 90 * 3),
  location = rep(c("A", "B", "C"), each = 3, times = 90),
  scenario = rep(c("alpha", "beta", "gamma"), times = 270),
  measurement = c(rnorm(length(id)))
)

test_aov <- aov_car(measurement ~ group * scenario * location + 
                      Error(id/scenario * location),
                    data = data)

location_a_vs_all <- c(1, -1/2, -1/2)

test_effects <- emmeans(test_aov,
                        specs =  ~ location | scenario | group, 
                        at    = list(scenario = c("alpha"))) 
    
test_contrast <- contrast(test_effects,
                          method = list("Location A vs All" = location_a_vs_all),
                          adjust = "none")

但是，如果我试图将参数interaction设置为contrast()函数中的True，则会得到一个错误：

 test_contrast <- contrast(test_effects,
                           method = list("Location A vs All" = location_a_vs_all),
                           interaction = T,
                           adjust = "none")

Contrast.emmGrid中的错误(object，interaction[i]，by = vars-pos，name = nm，：'method‘)必须是一个列表、函数或'.emmc’函数的基名。

如果我将自定义对比度直接放在interaction参数中，也会发生同样的情况。

test_contrast <- contrast(test_effects,
                          interaction = list("Location A vs All" = location_a_vs_all),
                          adjust = "none")

我看了一下CRAN中的交互分析文档，但是我不知道如何正确地实现我想要做的事情，所以我很感激您给我的任何提示。提前感谢！

Answer 1

解决方案是将分析分为三个步骤：

library(afex)
library(emmeans)

data <- data.frame(
  id = rep(c(100:189), each = 9),
  group = rep(c("W", "X", "Y"), each = 90 * 3),
  location = rep(c("A", "B", "C"), each = 3, times = 90),
  scenario = rep(c("alpha", "beta", "gamma"), times = 270),
  measurement = c(rnorm(length(id)))
)

test_aov <- aov_car(measurement ~ group * scenario * location + 
                      Error(id/scenario * location),
                    data = data)

首先，我得到了特定场景的效果：

test_effects <- emmeans(test_aov,
                        specs =  ~ location | group, 
                        at    = list(scenario = c("alpha"))) 

然后，使用“治疗与控制”方法，将其中一个位置与另一个位置进行对比(我在问题设置中称之为自定义对比)：

location_con <- contrast(test_effects, 
                         method = "trt.vs.ctrl", 
                         name = "A vs Others", 
                         by = "group", 
                         ref = 2:3)

最后，我对此进行对比，将W组与其他组的结果进行比较，将W定义为我的参考级别：

group_con <- contrast(location_con, 
                      method = "trt.vs.ctrl", 
                      by = "A vs Others", 
                      ref = "W")