如何在擬合模型報告中針對具有大量層級的交互項集中 LS 平均值比較？我使用重複測量線性擬合模型分析了生物標記 (LOG2 FC P) 資料集，如下所示
現在，我想比較每個時間點 (Visit_Description) 的處理 (LEAD_TAG)，而不產生 LSMEans Differences Tukey HSD 方法產生的所有可能的比較對（見下圖）：
- 可以這樣做嗎？
- 有關係嗎？ （即比較所有對 [36 次比較] 而非所需的對 [6 次比較] 是否存在「成本」）
回覆：如何在擬合模型報告中關注具有大量層級的交互項的 LS 平均值比較？你好@蒂埃里_S ,
使用時需要付費Tukey HSD 成對方法，因為用於將整體 alpha 保持在規定水平的校正考慮了比較次數。 如果您只需要查看 3 個，那麼您實際上需要透過校正 36 個來付出統計能力的代價。
我將使用 LS 平均值對比選項之一，就在紅色三角形中的 Tukey HSD 旁邊，用於治療和時間點之間的交互作用。 您可以透過選擇 LSMeans 對比度 3 次來自行指定線性對比度，也可以使用“測試切片”，這將自動測試切片上的每個因子以及其他因子。 就您而言，這意味著您將接受 6 項測試：三項時間測試，每次治療一項，以及三項治療測試，每次一項。 這是您想要的最後三個，它們將被相應地標記（基線、第 2 週、第 8 週），並且它們會測試您是否有證據表明在給定的時間段內治療有效果。
請注意，這些測試不會修正多重比較——報告的 p 值未調整。透過三個計劃的比較，邦費羅尼修正可能是最有用的。
@朱利安
