lmer模型Scot-Knott检验报错：Prov均值排序时which参数怎么设置？

问题原因 #

你遇到的报错是因为SK()函数（来自ScottKnott包）默认仅支持对固定效应进行均值分组检验，而你的原模型中Prov被定义为随机效应（(1|Prov)），函数无法识别这个随机效应项作为检验目标，因此报错。而Rep是固定效应，所以可以正常运行。

解决方案 #

根据你的研究需求，有两种可行的处理方式：

方式一：将Prov改为固定效应（推荐，若你的研究目标是比较不同Prov的均值）

如果你的目的是直接比较各个Prov的均值差异，应该将Prov设为固定效应重新拟合模型，之后再用SK()检验：

# 重新拟合模型，将Prov作为固定效应
lmer1_fixed <- with(inDB, lmer(stVOL8 ~ Rep + Prov, data=inDB))
# 针对Prov执行Scott-Knott检验
sk_prov <- SK(lmer1_fixed, which='Prov')
# 查看结果
summary(sk_prov)

方式二：基于随机效应的BLUP值做检验（若必须保留Prov为随机效应）

如果因为研究设计需要保留Prov为随机效应，可以先提取其**最佳线性无偏预测（BLUP）**值，再对这些值进行Scott-Knott检验：

# 提取Prov的随机效应BLUP值
prov_blups <- ranef(lmer1)$Prov
# 构造包含分组和BLUP值的数据框
prov_data <- data.frame(
  Prov = rownames(prov_blups),
  BLUP_Value = prov_blups[[1]]
)
# 先拟合方差分析模型，再执行Scott-Knott检验
prov_aov <- aov(BLUP_Value ~ Prov, data=prov_data)
sk_prov_blup <- SK(prov_aov, which='Prov')
# 查看结果
summary(sk_prov_blup)

注意事项 #

• 若选择方式二，BLUP是经过收缩的估计值，用于反映随机效应的群体水平变异，解释结果时需注意其与固定效应均值的区别。
• 确保你安装并加载了lme4和ScottKnott包。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rc1987