R语言lmerTest：周几对比改为均值比较及缺失类别疑问

好的，咱们一步步拆解你的问题，帮你理清这个lmer模型输出的细节：

1. 为什么会缺失一个星期几的结果？ #

你用的contr.sum(7)是和为0对比（sum-to-zero contrasts），这类对比的核心逻辑是：对于k个水平的因子，只需要k-1个独立的对比项就能描述所有水平的差异——因为最后一个水平的效应可以通过“所有水平效应之和为0”这个约束推导出来，所以模型输出里不会单独显示它。这是对比编码的正常现象，不是数据或代码的问题。

2. 怎么确定缺失的是哪一天？ #

看你设置的因子水平顺序：

data$weekday <- factor(weekday_sales$weekday, levels=c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"))

contr.sum默认会把最后一个水平作为“被推导的水平”，也就是这里的Sunday。你也可以直接查看对比矩阵来验证：

contrasts(data$weekday)

输出的矩阵有7行（对应7个星期几），6列（对应模型里的6个对比项）。最后一行（Sunday）的数值是前面6列数值的相反数之和——这就是它的效应，由其他6个水平的效应推导而来。

3. 当前的对比方式是不是将每个星期几与均值对比？ #

是的！完全符合你的需求。在contr.sum编码下：

• 模型的(Intercept)对应的是所有星期几销售数据的总均值（4.3681）；
• 每个weekdayX的系数，就是该星期几的销售均值与总均值的差异。比如weekday1（Monday）的系数是-1.0585，意味着周一的平均销售量比总均值低约1.06台；weekday5（Friday）的系数是1.3589，意味着周五的平均销售量比总均值高约1.36台。

4. 怎么修改让输出显示具体的星期几名称？ #

默认的contr.sum会给对比项命名为weekday1到weekday6，但你可以手动给对比矩阵的列命名，让输出更直观：

# 重新设置因子水平
data$weekday <- factor(data$weekday, levels=c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"))
# 给对比矩阵的列指定对应星期几的名称（排除最后一个水平Sunday）
contrasts(data$weekday) <- setNames(contr.sum(7), levels(data$weekday)[-7])
# 重新拟合模型
model <- lmerTest::lmer(devices ~ weekday + (1|outlet), data=data)
summary(model)

这样输出的固定效应部分就会直接显示Monday、Tuesday等名称，而不是weekday1。

如果你想直接看到所有7个星期几与总均值的对比结果（包括Sunday），可以用emmeans包来做事后对比：

library(emmeans)
# 生成每个星期几的边际均值
emm <- emmeans(model, ~ weekday)
# 对比每个水平与总均值
contrast(emm, list(vs_overall_mean = contr.sum(7)))

这个输出会给出所有7个星期几与总均值的差异、标准误、p值，非常清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mel