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r - R - 计划比较中完全关闭的自由度（使用 afex - aov_ez - emmeans - 对）？

问题描述

在我们的任务中，参与者对与厌恶刺激配对的可能性不同的刺激（轨迹）提供主观恐惧评级（因此 DV 是恐惧评级）。有两组、三个块和三个轨迹，导致 2（组：实验/轭控制）x 3（块：GEN1-3）x 3（轨迹：G1/G2/G3）RM ANOVA。为此，我使用以下代码：

a_Fear_ratings <- aov_ez("PP", "Fear", HM2_fear_gen_K, between="Group", within=c("Block", "Trajectory"), anova_table = list(es = "pes"))

并得到这些结果：

Response: Fear
                  Effect           df     MSE         F   pes p.value
1                  Group        1, 62 3552.21      0.03 <.001    .861
2                  Block  1.41, 87.43  293.76 37.96 ***  .380   <.001
3            Group:Block  1.41, 87.43  293.76      0.68  .011    .462
4             Trajectory  1.43, 88.52  737.20    3.36 +  .051    .055
5       Group:Trajectory  1.43, 88.52  737.20    5.18 *  .077    .015
6       Block:Trajectory 3.30, 204.62   89.27      2.02  .031    .107
7 Group:Block:Trajectory 3.30, 204.62   89.27      0.67  .011    .584
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘+’ 0.1 ‘ ’ 1

Sphericity correction method: GG

我有一个先验假设要测试，我需要将评级与组内的不同轨迹进行比较，因此我使用代码运行计划的比较

a_Fear_ratings1 <- emmeans(a_Fear_ratings, ~Trajectory|Group + Block)

和

pairs(a_Fear_ratings1, adjust="holm")

并得到以下结果：

Group = Experimental, Block = GEN1:
 contrast estimate   SE  df t.ratio p.value
 G1 - G2      2.38 3.75 195  0.634  0.5268 
 G1 - G3      8.92 3.75 195  2.380  0.0548 
 G2 - G3      6.54 3.75 195  1.746  0.1647 

Group = Yoked, Block = GEN1:
 contrast estimate   SE  df t.ratio p.value
 G1 - G2     -2.99 3.75 195 -0.798  1.0000 
 G1 - G3     -3.48 3.75 195 -0.929  1.0000 
 G2 - G3     -0.49 3.75 195 -0.131  1.0000 

P value adjustment: holm method for 3 tests

我在这里只显示两个组的第一个块 (GEN1)，但其他块中的 DF 完全相同。

有人可以向我解释这些自由度是如何计算的，它们是否正确？我似乎找不到直接适用于我的问题的答案。另外，大约一年前我进行了类似的分析，但没有得到这么大的 DF？

先感谢您！

标签： remmeans

解决方案

这对我来说是正确的。你说每组有 32 个受试者（嵌套排列），所以在没有缺失观察的情况下，你总共有 32*2*3*3=576 个观察。每组受试者有 31 个 df，总共 62 个。因此模型中的 df 计数为：

Groups: 1 d.f.
Subj: 62
Blocks: 2
Traj: 2

G*B: 2
G*T: 2
S*B: 124
S*T: 124
B*T: 4
G*B*T: 4
S*B*T: 248  (residual d.f)
-----------
total: 575 = 576 - 1

因此，在直接 ANOVA 方法中，这几乎是aov_ez默认情况下使用的方法，您应该有 248 df 用于受试者内比较。输出仅显示 195，所以我猜缺少一些观察结果？

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