R lme4多水平模型计算连续预测变量最值间概率尺度效应量及置信区间

解决方法 #

你需要先将emmeans的估计结果转换到概率（响应）尺度，再计算两个取值的差值，即可得到概率尺度下的效应量（风险差）及对应置信区间，具体操作如下：

library(emmeans)
# 提取x=1和x=3的估计值，转换到概率尺度
emm <- emmeans(m, "x", at = list(x = c(1, 3))) |> 
  regrid(trans = "response")
# 计算x=3与x=1的概率差值，无需多重比较校正
contrast(emm, list(`x=3 减 x=1 概率差` = c(-1, 1)), adjust = "none")

结果说明 #

输出中的estimate列就是你需要的概率尺度效应量，对应模拟数据的结果会是-0.5，代表x从最小值1升到最大值3时，y取pos的概率下降0.5；asymp.LCL和asymp.UCL列就是对应95%置信区间。
如果你需要的是比值比（OR）类型的效应量，可以直接在logit尺度做差值后取指数：

emm_logit <- emmeans(m, "x", at = list(x = c(1, 3)))
contrast(emm_logit, list(`x=3 比 x=1 OR` = c(-1, 1)), adjust = "none") |> 
  exp(type = "response")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者st4co4