こんにちは、みんな、
2つの異なる時点（ベースライン、T1、T2など）にわたる2つの異なる処理の利点（データ読み取り、数値データ）を比較したテストがあります。 他にもいくつかの影響があります：テストサイト、性別など。
主な目的として、「フィットモデル」を使用し、データの読み取り値をY、治療、ベースラインレベル、時点、性別、被験者ID（ランダム因子）、モデル内の2要素相互作用およびヒットランとして配置しました。 次に、治療が全体的に、そして各時点で重要な効果であるかどうかを確認します。
テストサイトAのデータでは、テストサイトBよりも応答サイズ（つまり、ベースラインCFBからの変化）が小さかったことがわかります。 また、テストサイトAのベースラインレベルの平均は、テストサイトBの平均よりも高くなっています。 したがって、ベースラインが低いサンプルの方が応答が多いか、CFBが大きいかどうかをデータから理解したいと思いますか？
Fitモデルを繰り返し、CFBをYに入れます。 効果の要約は、「ベースラインレベル」の効果がsigであり、ベースラインレベル*治療の相互作用であることを示しました。しかし、効果の詳細を調べると、ベースラインレベルの効果の下に表示するものは何もありません。 すべてのアイテムがプロットされ、スチューデントTは灰色になります。 ベースラインが高いほどCFBが小さいのか大きいのかを知ることができませんでした。
この質問を最もよく調査し、単なるapよりも詳細な結果/プロットを得るにはどうすればよいですか？
皆さん、ありがとうございました
ダイアナ
