Liebe R-Community,
ich habe mit nlme ein HLM/mixed-model aufgestellt:
Model1 <- lme(aV ~ TP*Gruppe, random=~1|VPN, data = long, method="ML", na.action = na.exclude)
Über den Befehl anova(Model1) habe ich herausgefunden, dass sowohl der Zeit- als auch der Interaktionseffekt signifikant wurden.
Nun würde ich gerne über Post-hoc Analysen rausfinden, wo die Unterschiede denn genau liegen.
In einigen Foren wird dazu das Paket emmeans empfohlen. Ich habe es ausprobiert und finde es sehr handlich, dennoch stellt sich mir eine Frage:
Im HLM schätze ich die Parameter über Maximum Likelihood; emmeans geht nun aber über die Methode der kleinsten Quadrate vor, wenn ich das verstanden habe. Kann ich vor diesem Hintergrund emmeans für ein HLM nutzen?
Danke für eure ANtworten und ein schönes Wochenende!
HLM: Post-hoc Analysen mit emmeans
Moderator: EDi
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Re: HLM: Post-hoc Analysen mit emmeans
Die erste Aussage würde ich nicht unterschreiben. Aber ja, ich nutze emmeans für solche Modelle. Siehe auch https://cran.r-project.org/web/packages ... .html#lmer und https://cran.r-project.org/web/packages ... els.html#Kemmeans geht nun aber über die Methode der kleinsten Quadrate vor, wenn ich das verstanden habe. Kann ich vor diesem Hintergrund emmeans für ein HLM nutzen?
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.
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Re: HLM: Post-hoc Analysen mit emmeans
Was ist denn "post-hoc"? Ich kenne nur ex-ante und ex-post.
Irmgard.
Re: HLM: Post-hoc Analysen mit emmeans
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.
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Re: HLM: Post-hoc Analysen mit emmeans
Vielen Dank für die Antwort, EDi! Das heißt, emmeans schätzt die Mittelwerte anhand der Methode, auf der das ursprüngliche Modell (in meinem Fall das HLM mit ML/REML) beruht?