prueba de la importancia de la interacción en modelos lineales mixtos en nlme en R

yo suelolme función en elnlme R paquete para probar si los niveles de factoritems Tiene una interacción significativa con los niveles de factor.condition. El factorcondition tiene dos niveles:Control yTreatmenty el factoritems tiene 3 niveles:E1,...,E3. Yo uso el siguiente código:

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

dóndesubject Es el efecto aleatorio. De esta manera, cuando corro:

summary(f.lme)$tTable

Obtendré la siguiente salida:

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

Juntos conValue, Std.Error, DF, t-value, p-value columnas Tengo dos preguntas:

Si quiero compararControl contraTreatment¿Debo usarestimable() funcionar engmodels y hacer un contraste de(-1,1,0,0,0,0)?

Me interesa si los niveles deitems, es decirE1, E2, E3 son diferentes a través decondition, por lo que estoy interesado en si los términos de interacción son significativos (simplemente marcando elp-value ¿¿columna??):

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

Sin embargo, ¿cómo puedo saber sifactor(condition)Treatment:factor(items)E1 es significativo o no? No se muestra en la salida del resumen y creo que tiene algo que ver con el contraste utilizado en R ... ¡Muchas gracias!

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