R中emmeans的rg.limit与nuisance参数为何结果一致？

两种方法得到完全一致的结果，核心原因在于emmeans计算explanatory1边际均值及配对比较的逻辑在两种操作下完全相同，具体拆解如下：

• 参考网格的本质作用：emmeans的参考网格是模型中所有自变量水平的全组合集合，报错是因为explanatory5（大概率是多分类变量）与其他变量组合后，总行数超出默认的10000行限制。但当你仅针对explanatory1做配对比较时，最终需要的是explanatory1各水平的边际均值——也就是对其他所有自变量（包括explanatory5）的所有水平求平均后的均值。
• rg.limit=20000的作用：只是放开了参考网格的行数限制，允许生成完整的19860行网格，但在计算explanatory1的边际均值时，依然会对explanatory2到explanatory5的所有水平组合求平均，得到每个explanatory1水平对应的边际均值。
• nuisance="explanatory5"的作用：指定explanatory5为干扰变量，本质是直接告诉emmeans在计算explanatory1的边际均值时，跳过生成包含explanatory5所有水平的完整网格，直接对explanatory5的水平求平均。这和完整网格下计算explanatory1边际均值的逻辑完全一致，只是省略了生成大网格的步骤，效率更高，但结果无差异。

配对比较是基于explanatory1各水平的边际均值计算差异、标准误及检验统计量，既然边际均值本身没有变化，那么对应的estimate、SE、df、z.ratio、p.value自然完全相同。

即使模型包含交互项，只要你计算的是explanatory1的边际均值（对交互项的另一变量所有水平求平均），两种方法的计算逻辑依然一致，结果也会保持相同。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anon