为什么lmer会在结果中将我的因子拆分为所有水平?

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我正在运行一个线性混合模型,针对具有 4 个水平的预测变量 root.type 的单个响应变量;当我运行模型时,我只想得到整个因子的信息,但它一直将其分成各个水平。有什么想法吗?

Ca.auto <- lmer(Ca ~ root.type + (1|pot), data)
summary(Ca.auto)

Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
lmerModLmerTest]
Formula: Ca ~ root.type + (1 | pot)
   Data: autotroph

REML criterion at convergence: -17.5

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.2204 -0.4872 -0.1147  0.4371  3.6250 

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 pot      (Intercept) 0.00000  0.0000  
 Residual             0.02884  0.1698  
Number of obs: 42, groups:  pot, 12

Fixed effects:
                               Estimate Std. Error       df t value
(Intercept)                     1.62108    0.05120 38.00000  31.660
root.typeunparasitized host    -0.99282    0.07241 38.00000 -13.711
root.typeattached hemiparasite -0.57593    0.07420 38.00000  -7.762
root.typeparasitized host      -0.97373    0.07420 38.00000 -13.123
                               Pr(>|t|)    
(Intercept)                     < 2e-16 ***
root.typeunparasitized host    2.72e-16 ***
root.typeattached hemiparasite 2.35e-09 ***
root.typeparasitized host      1.09e-15 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) rt.typnh rt.typth
rt.typnprsh -0.707                  
rt.typttchh -0.690  0.488           
rt.typprsth -0.690  0.488    0.476  
optimizer (nloptwrap) convergence code: 0 (OK)
boundary (singular) fit: see ?isSingular

我原本只期望有一个固定效应(root.type)。我更新了软件包,但是没有任何变化。

1个回答

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这是R建模包的相当标准的行为(即summary()函数报告参数级别信息)。获取术语级别结果的一些选项是:car::Anova()afex::mixed();由于您使用的是lmerTest而不是lme4,因此anova()drop1()也可以使用。
对于您上面展示的特定示例: - 由于您有38个df,因此有限大小校正非常小(例如,2.5%的上尾在qt(0.975, 38)==2.02而不是1.96)。 - 由于单独对比的p值已经非常小了,因此您的root术语的结果可能会报告为< 2e-16

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