R-混合设计方差分析事后检验

我有以下数据结构（带有示例值）：

数据保存在“longData”中。所以“var1”是介于主题变量之间的变量，可以是真的，也可以是假的，“var2”是一个主题内因子，有3个级别（tr、ct、mm），“value”是一个数值

我做了如下混合设计方差分析：

anovaResult = ezANOVA(data=longData, 
                                dv=.("value"), 
                                wid=.("id"),
                                within=.("var2"),
                                between=.("var1"),
                                type=3)

结果表明，var1和var2之间存在显著的交互作用。现在我想进一步研究这种相互作用，但我不知道如何进行。我听说过emmeans软件包（估计边际平均值似乎是这里的首选统计数据，因为我是统计新手，请随意给我提其他建议），但无法让命令起作用。这可能是因为我是R新手，不完全理解语法

有人能给我举一个如何测试这两个因素之间相互作用的工作示例吗？我不会对如何解释结果的解释说不

我知道这是我所要求的，但我不能自己去弄清楚，我必须在没有太多时间学习统计和R的情况下尽快给出结果。

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谢谢。

提供一个示例数据集会有所帮助

但是，您可以运行Tukey测试：

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
TukeyHSD(mod1)

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mod1I建议查看emmeans包中的
vignette（“交互”）
。
mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
TukeyHSD(mod1)

mod1<-aov(value~Factor1*Factor2, df)
library(emmeans)
emmeans(mod1, pairwise~Treatment*Time)

mod1<-lmer(value~Factor1*Factor2+(1|subject), df)
Anova(mod1)
summary(mod1)
emmeans(mod1, pairwise~Factor1*Factor2)