是否有 R 函数来执行 Ancova 事后检验以检查回归斜率的均匀性

问题描述

在调整一些线性模型后，我首先要测试回归斜率的同质性。第二步，这里是我的疑问，我想使用事后检验来比较斜率两个两个。

这是一个从 https://www.datanovia.com/en/lessons/ancova-in-r/ 修改而来的例子

获取数据

data("anxiety",package = "datarium")
anxiety <- anxiety[,c("id","group","t1","t3")]
names(anxiety)[c(3,4)] <- c("pretest","posttest")

绘制回归线

ggscatter(anxiety,x="pretest",y="posttest",color="group",add="reg.line")+
    stat_regline_equation(aes(label=paste(..eq.label..,..rr.label..,sep = "~~~~"),color = group))

检查回归斜率的同质性

anova_test(anxiety,posttest~group*pretest)

在这里我们可以看到 4.15e-01 的无统计学意义的 p 值

事后测试 emmeans_test 执行成对比较以确定哪些组不同。尽管如此，我还是想采用多重比较程序来确定哪些B（斜率）与其他的不同。

有这个功能吗？提前致谢。

解决方法

阅读和搜索更多内容后，我准备了一个我正在尝试进行的分析示例。我希望它有用。 一个重要的来源是https://cran.r-project.org/web/packages/emmeans/vignettes/interactions.html

## packages
library(ggpubr)
library(rstatix)
library(emmeans)
library(data.table)

## prepare the example data
rm(list = ls())
set.seed(321)

a1 <- 0
b1 <- 1
a2 <- 1
b2 <- 1.7

x <- c(1:10)
y1 <- (a1+b1*x)+rnorm(10,.6)
y2 <- (a1+b1*x)+rnorm(10,.6)
y3 <- (a2+b1*x)+rnorm(10,.6)
y4 <- (a2+b2*x)+rnorm(10,.6)

dat <- data.frame(x=rep(x,4),y=c(y1,y2,y3,y4),group=rep(c("A","B","C","D"),each=10))

## regression and coefficients
lm.dat <- lm(y~x*group,dat)
summary(lm.dat)

## coeficients,confidence intervals and R2 by group
as.data.table(dat)[,as.list(coef(lm(y~x))),by=group]
as.data.table(dat)[,as.list(confint(lm(y~x))),list(r2=summary(lm(y~x))$r.squared),by=group]

## plots
emmip(lm.dat,group~x,cov.reduce=range)
ggscatter(dat,x="x",y="y",color="group",add="reg.line")+
    stat_regline_equation(aes(label=paste(..eq.label..,..rr.label..,sep = "~~~~"),color = group))

## anova
anova(lm.dat)
anova_test(dat,y~x*group)

## interactions with covariates
## slopes for each group and pairwise comparisons
emtrends(lm.dat,pairwise~group,var="x")