线性混合模型Emmeans事后检验相关技术问题咨询

问题1：是否需要加入Task与Group的交互项？ #

• 从统计严谨性来说，建议加入Task*Group交互项，原因如下：
  1. 你之前的ANOVA已明确显示Group对Task存在效应（本质是Group与Task的交互显著），如果模型遗漏这个已被证实的显著低阶交互，可能导致核心交互项（TaskPredictor、GroupPredictor）的估计出现偏差，影响结果可靠性。
  2. 完整的模型结构需要包含所有已存在的显著效应，即便你的核心目标是探究Task、Group对“因变量-预测变量关系”的影响，纳入该交互项能保证模型的解释力和估计准确性。
• 你也可以先加入该交互项，对比加入前后核心交互项的结果变化：如果核心结果的显著性、系数方向无本质改变，也可根据研究重点选择是否保留，但纳入是更稳妥的做法。

问题2：emmeans()相关疑问与连续×分类交互的事后检验 #

关于estimate值的说明 #

• emmeans输出的estimate是对应分类变量水平组合下，因变量的边际预测均值（若涉及连续变量，就是连续变量取默认参考值时的预测均值）。
• 它和回归拟合的R²完全无关——R²是衡量模型整体解释力的指标，而estimate是具体的因变量预测值。
• 这个值完全依赖因变量和预测变量的单位：比如把因变量从厘米换成米，estimate会同步缩小100倍。

连续×分类交互的事后检验正确方法 #

你之前的代码没抓住连续×分类交互的检验核心，正确操作如下：

• 检验不同Group下预测变量（av_RR）的斜率差异（对应Group*av_RR交互的事后检验）：
  使用emtrends()函数，它专门用来估计连续变量在分类变量各水平下的趋势（即回归斜率），并支持组间比较：

  emtrends(RR_MoSml_hs, pairwise ~ group, var = "av_RR", adjust = "tukey")
  

  输出会给出每个Group中av_RR对因变量的斜率，以及各组斜率间的两两比较结果，这正是你需要的Group对“因变量-预测变量关系”的效应检验。
• 检验不同Task（TrialType）下预测变量的斜率差异：
  同理，只需替换分类变量：

  emtrends(RR_MoSml_hs, pairwise ~ TrialType, var = "av_RR", adjust = "tukey")
  

• 检验Task*Group组合下的斜率差异：
  若要同时看两个分类变量联合水平下的斜率差异，可扩展公式：

  emtrends(RR_MoSml_hs, pairwise ~ TrialType*group, var = "av_RR", adjust = "tukey")
  

• 查看特定预测变量取值下的组间均值差异：
  如果你想知道av_RR关键取值（比如均值、均值±1标准差）下的组间因变量均值差异，可用at参数指定：

  # 以av_RR的均值和±1SD为例
  av_rr_vals <- with(df, c(mean(av_RR), mean(av_RR)-sd(av_RR), mean(av_RR)+sd(av_RR)))
  emmeans(RR_MoSml_hs, pairwise ~ group | av_RR, at = list(av_RR = av_rr_vals), adjust = "tukey")
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LostAndConfused