多数のレベルを持つ相互作用項について、フィットモデルレポートのLSMeans比較をどのように絞り込むか。以下に示すように、反復測定線形フィットモデルを使用してバイオマーカー（LOG2 FC P）データセットを分析しました。
それでは、LSMEans Differences Tukey HSD法によって生成されたすべての可能な比較ペアを生成せずに、各時点（Visit_Description）で処理（LEAD_TAG）を比較したいと思います（下のグラフを参照）。
- それは可能ですか？
- それは重要ですか？（つまり、すべてのペアを比較するための "コスト"があります[36比較]、代わりに[6比較]）。
再：どうやってLSMeans比較を多数のレベルを持つ相互作用項のFit Modelレポートに集中させるのですか？こんにちは @Thierry_S 、
使用にはコストがかかります表示されたレベルに全体的なアルファを保つために適用される補正以来のTukey HSDペアワイズ法は比較の数を考慮に入れます。あなたが3つだけを見る必要があるならば、あなたは36のために修正することによって本質的に統計的な力で払っています。
私は治療と時点間のあなたの相互作用のための赤い三角形のTukey HSDのすぐ隣で、LSMeansコントラストオプションの1つを使うでしょう。LSMeans Contrastを3回選択するか、スライスの各要素を他の要素に沿って自動的にテストする "Test Slices"を使用して、線形対比を自分で指定することができます。あなたの場合、それはあなたが6つのテストを受けることを意味します：3つの時間テスト、各治療につき1つ、そして3つの治療テスト、各時間につき1つ。それはあなたが望む最後の3つです、そしてそれはそれに応じてラベルされるでしょう（ベースライン、2週目、8週目）、そして彼らはあなたが与えられた時間帯で治療の効果があるという証拠があるかどうかテストします。
これらの検定は多重比較では補正されないことに注意してください - 報告されたp値は未調整です。 3つの計画的な比較では、Bonferroni補正がおそらく最も有用でしょう。
@julian
