问题描述
我一直在将我的箱线图复制到 word 并手动输入重要的 p 值。当我使用推荐的代码 stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,label.y = c(85,90,95) 时，我得到的数字不准确。我要找的是括号来自 emmeans 对比结果的最后一行代码中的显着 p=values emmeans(lmer2,pairwise ~ Year | transect)。我曾尝试使用“对比”一词而不是“比较”
这是我运行的源代码
https://rpubs.com/mberry1/713185
示例代码
plots transect Year Total
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 D11_norTH 1 1 46
2 D11_SOUTH 1 1 56.
3 R27_norTH 1 1 34
4 R27_SOUTH 1 1 38
5 R28_norTH 1 1 50
6 R28_SOUTH 1 1 34
7 D13_norTH 2 1 60
8 D13_SOUTH 2 1 10
glm_test$year <- factor(glm_test$year,levels = c(1,2,3),labels = c("2018","2019","2020"))
glm_test$transect <- factor(glm_test$transect,labels = c("Lower Meadow","Middle Meadow","Upper
Meadow"))
summary(glm_test)
#运行线性模型，覆盖为因变量，年份为 #独立变量对于情节，说明 + (1| plot)，这使它成为#repeated measure
lmer2 <- lmer(cover ~ as.factor(year) * as.factor(transect) + (1|plot),data = glm_test)
anova(lmer2)
#post Hoc 比较
emmeans(lmer2,list(pairwise ~ year),adjust = "tukey")
#如果有交互，你的代码就是这个
emmeans(lmer2,pairwise ~ year | transect)
横断面 = 上草甸的对比结果：
|对比|估计|东南 df| t.ratio| p值| | ---------- | -------- | ----- | ------ | ------ | |2018 - 2019 | 27.500 |7.15 38| 3.848 | 0.0013 | |2018 - 2020 | 20.000 |7.15 38| 2.798 | 0.0214 | |2019 - 2020 | -7.500 |7.15 38| -1.049 | 0.5509 | 自由度方法：kenward-roger P 值调整：比较 3 个估计值族的 tukey 方法
#可视化数据
ggBoxplot(glm_test,x = "year",y = "cover",title = "Total % Cover of
Upland
Species Across All Years",ylab = " % Cover UPL Species",color = "transect",ggtheme = theme_gray(base_size = 14))+
stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,95))+
stat_compare_means(label.y = 110)
上面的箱线图对我来说没有意义，我在上面的 emmenas 对比中寻找显着的 p 值。下面的箱线图是我在 word 中手工放置的 p 值
解决方法
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