Test auf Signifikanz der Wechselwirkung in linearen gemischten Modellen in nlme in R

ich benutzelme Funktion in dernlme R-Paket, um zu testen, ob Faktorwerte vorliegenitems hat eine signifikante Wechselwirkung mit Faktorebenencondition. Der Faktorcondition hat zwei Ebenen:Control undTreatmentund der Faktoritems hat 3 Ebenen:E1,...,E3. Ich benutze folgenden Code:

f.lme = lme(response ~ 0 + factor(condition) * factor(items), random = ~1|subject)

wohersubject ist der zufällige Effekt. Auf diese Weise, wenn ich laufe:

summary(f.lme)$tTable

Ich werde die folgende Ausgabe erhalten:

factor(condition)Control  
factor(condition)Treatment  
factor(items)E2
factor(items)E3
factor(condition)Treatment:factor(items)E2
factor(condition)Treatment:factor(items)E3

zusammen mitValue, Std.Error, DF, t-value, p-value Säulen. Ich habe zwei Fragen:

Wenn ich vergleichen willControl gegenTreatmentsoll ich nur benutzenestimable() Funktion ingmodels und machen einen Kontrast von(-1,1,0,0,0,0)?

Ich interessiere mich dafür, ob Ebenen vonitemsd.h.E1, E2, E3 sind unterschiedlich überconditionIch bin also daran interessiert, ob die Interaktionsterme von Bedeutung sind (indem ich nur diep-value Säule??):

factor(condition)Treatment:factor(items)E2 factor(condition)Treatment:factor(items)E3

Wie kann ich jedoch feststellen, obfactor(condition)Treatment:factor(items)E1 ist bedeutsam oder nicht? Es wird in der Zusammenfassung nicht angezeigt, und ich denke, es hat etwas mit dem Kontrast in R zu tun ... Vielen Dank!

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