Saya memiliki 2 faktor A
dan B
(5 Ă— 3) dan satu kovariat X
dalam desain subjek. Inilah cara saya menentukan keseluruhan model saya:
lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata)
Interpretasi saya adalah bahwa saya melihat grafik y~x
, di mana kemiringan berubah karena kovariat, dan garis bergeser ke atas atau ke bawah berdasarkan berbagai tingkat A
dan B
(perubahan penyadapan).
Yang ingin saya ketahui adalah: jika saya memperbaiki faktor A
(mengambil salah satu level), kemudian melihat garis ( y~x
), apa efeknya B
? Apakah tingkat B
garis bergeser ke atas atau ke bawah (memotong) atau apakah itu mengubah kemiringan garis ( X
).
Haruskah saya menjalankan semacam analisis kontras? Tetapi saya tidak yakin bagaimana perbedaan bekerja antara faktor dan kovariat.
Salah satu cara saya bisa memikirkan adalah untuk mengambil subset dari data yang sesuai dengan tingkat yang berbeda dari A dan menciptakan model seperti: lme(y~ B+X, random=~1|Subject, data=mydata[which(mydata$A = A1,])
. Dengan cara ini saya bisa membandingkan intersep dan lereng yang dihasilkan di seluruh model ini.
Adakah yang bisa memberi tahu saya jika apa yang saya lakukan masuk akal? Saran dalam bentuk apa pun akan sangat dihargai!
lattice
atauggplot
atau mendasarkan gambarR
tergantung pada apa yang paling nyaman bagi Anda.