私は2つの因子AとB（5×3）と1つの共変量Xをサブジェクト内の設計に持っています。全体的なモデルを指定する方法は次のとおりです。
lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata)私の解釈は、私がグラフで探していますということであるy~x傾きが異なるのレベルに基づいて共変量による変化、およびラインシフトアップまたはダウン、A及びB（インターセプトの変化）。
私が知りたいのは、因子を修正するA（レベルのいずれかをとる）場合、線（y~x）を見ると、どのような影響がありBますか？のレベルはBラインを上下にシフトしますか（切片）、またはラインの傾きを変更しますか（X）。
何らかのコントラスト分析を実行する必要がありますか？しかし、因子と共変量の間でコントラストがどのように機能するかはわかりません。
私が考えることができる1つの方法は、Aのさまざまなレベルに対応するデータのサブセットを取得し、次のようなモデルを作成することですlme(y~ B+X, random=~1|Subject, data=mydata[which(mydata$A = A1,])。このようにして、これらのモデル全体で得られる切片と勾配を比較できます。
私がしていることが理にかなっている場合、誰かが教えてもらえますか？どんな提案でも大歓迎です！
ピーターに感謝します。グラフを見ました。私はそれらがどのように振る舞うかについて仮説を持っているので、それらを正式に分析できるようになりたいと思っています。
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Wynn
「私の解釈は、グラフy〜xを見ているということです。ここでは、共変量によって勾配が変化し、ラインは、AとBの異なるレベル（切片の変化）に基づいて上下にシフトします。」少している：（Aあなたの固定効果が設定されている方法B X）は、あなたがAとBのレベルの組み合わせごとにX内の別の切片と傾きを推定している
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フェビアン
latticeたりggplotして、グラフィックまたはベースRあなたが最も快適であるかによって異なります。