在 r 中的线性模型中报告交互
Reporting interactions in a linear model in r
我正在尝试报告线性模型中的所有交互，该模型显示为：
mod1.lme <- lm(volume ~ Group * Treatment + Group + Treatment, data = df)
组是一个具有 3 个水平的因子变量：A、B 和 C。
我目前得到的结果是（我编的数据）：
这两个估计值参考了 Treatment:A，但我想单独查看每个效果。所以我想得到的输出是：
Treatment:A
Treatment:B
Treatment:C
如果我消除在末尾添加 -1 的截距，我得到：
最好的编码方式是什么？
谢谢
您之所以看到现在的输出，是因为 Treatment 的一个因子水平变成了参考水平。在解释模型时，系数变成“与参考水平的影响差异”。只要模型包含截距，这是必要的，因此获得所有显示系数的解释的唯一方法是删除截距，如下所示。
mod1.lme <- lm(volume ~ Group * Treatment - 1, data = df)
编辑：
要更改交互效果的名称，必须手动编辑名称
sum.lm <- summary(mod1.lme)
rownames(sum.lm$coef) <- c("groupA","groupB","groupC", "groupA:Treatment", "groupB:Treatment", "groupC:Treatment")
或者使用另一个包进行摘要，例如 sjPlot
library(sjPlot)
tab_model(mod1.lme, pred.labels = c("groupA","groupB","groupC", "groupA:Treatment", "groupB:Treatment", "groupC:Treatment"))
我正在尝试报告线性模型中的所有交互，该模型显示为：
mod1.lme <- lm(volume ~ Group * Treatment + Group + Treatment, data = df)
组是一个具有 3 个水平的因子变量：A、B 和 C。
我目前得到的结果是（我编的数据）：
这两个估计值参考了 Treatment:A，但我想单独查看每个效果。所以我想得到的输出是：
Treatment:A
Treatment:B
Treatment:C
如果我消除在末尾添加 -1 的截距，我得到：
最好的编码方式是什么？
谢谢
您之所以看到现在的输出，是因为 Treatment 的一个因子水平变成了参考水平。在解释模型时，系数变成“与参考水平的影响差异”。只要模型包含截距，这是必要的，因此获得所有显示系数的解释的唯一方法是删除截距，如下所示。
mod1.lme <- lm(volume ~ Group * Treatment - 1, data = df)
编辑：
要更改交互效果的名称，必须手动编辑名称
sum.lm <- summary(mod1.lme)
rownames(sum.lm$coef) <- c("groupA","groupB","groupC", "groupA:Treatment", "groupB:Treatment", "groupC:Treatment")
或者使用另一个包进行摘要，例如 sjPlot
library(sjPlot)
tab_model(mod1.lme, pred.labels = c("groupA","groupB","groupC", "groupA:Treatment", "groupB:Treatment", "groupC:Treatment"))