线性模型R的估计变化

我正在使用

nlme

软件包，用线性混合模型对我的论文进行统计分析。现在我处理了几个方向（西、东、北），R将估算值作为按字母顺序排列的第一个值。但是，我希望估算值是最低值。有人知道怎么做吗？

像@BenBolker，我想我知道你在想什么

首先，模拟一些玩具数据

site <- rep(1:3, each=6)
orientation <- rep(c("west","east","north"), 6)
x <- rnorm(18)
x[orientation=="north"] <- x[orientation=="north"] + 1
x[orientation=="east"] <- x[orientation=="east"] + 2
df <- data.frame(site, orientation, x)
df
#    site orientation          x
# 1     1        west  0.9554461
# 2     1        east  4.1742621
# 3     1       north  0.8901404
# 4     1        west -0.5998719
# 5     1        east  1.8279064
# 6     1       north  1.0984336
# 7     2        west  1.1020786
# 8     2        east  2.7994980
# 9     2       north  0.9158762
# 10    2        west  1.2512472
# 11    2        east  0.1200988
# 12    2       north  1.3584406
# 13    3        west  0.6602157
# 14    3        east  0.6226468
# 15    3       north  0.9409308
# 16    3        west -1.8992221
# 17    3        east  2.0386123
# 18    3       north  2.3562818

。。。您希望将

west

作为参考标高，而不是

east

，因为它的效果最低

一个可能的解决方案是：使用方向变量的因子版本，按照您希望的顺序设置级别

df$orientation1 <- factor(df$orientation, levels=c("west","north","east"))
summary(lme(x~orientation1, random=~1|site, data=df))
# ... again just looking at fixed effects ...
#                       Value Std.Error DF   t-value p-value
# (Intercept)       0.2449823 0.4729373 13 0.5180016  0.6132
# orientation1north 1.0150350 0.6688344 13 1.5176178  0.1530
# orientation1east  1.6855218 0.6688344 13 2.5200884  0.0256

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df$orientation1欢迎来到SO。请阅读如何提出一个好问题****所说的“最低值”是指响应变量的期望值最低的方向吗？我有一个想法，知道如何做我认为你想要做的事情，但你应该首先澄清你的问题，请。。。
df$orientation1 <- factor(df$orientation, levels=c("west","north","east"))
summary(lme(x~orientation1, random=~1|site, data=df))
# ... again just looking at fixed effects ...
#                       Value Std.Error DF   t-value p-value
# (Intercept)       0.2449823 0.4729373 13 0.5180016  0.6132
# orientation1north 1.0150350 0.6688344 13 1.5176178  0.1530
# orientation1east  1.6855218 0.6688344 13 2.5200884  0.0256