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R-重复测量分析- LME和Tukey post hoc测试的不同结果

R-重复测量分析是一种统计分析方法，用于比较同一组被试在不同时间点或条件下的表现差异。它可以帮助研究人员确定不同时间点或条件对被试表现的影响程度，并进行统计显著性检验。

LME（线性混合效应模型）和Tukey post hoc测试是R语言中常用的两种分析重复测量数据的方法，它们在分析结果和应用场景上有一些不同。

LME是一种广义线性模型，它可以处理多层次结构和不完全数据。LME模型可以同时考虑固定效应（如时间点或条件）和随机效应（如被试间的差异），并且可以通过设定不同的协方差结构来适应不同的数据特点。LME模型的结果可以得到每个因素水平之间的比较，以及每个时间点或条件对被试表现的影响程度。

Tukey post hoc测试是一种多重比较方法，用于在重复测量分析中进行事后比较。它可以帮助确定哪些时间点或条件之间存在显著差异。Tukey post hoc测试通过计算每个因素水平之间的差异和置信区间来进行比较，并根据差异的大小和置信区间的重叠程度来确定显著性。

总结起来，LME和Tukey post hoc测试在分析重复测量数据时有不同的结果和应用场景。LME模型可以提供更全面的结果，包括每个因素水平之间的比较和影响程度的估计，适用于处理多层次结构和不完全数据。而Tukey post hoc测试则更侧重于事后比较，用于确定显著差异的时间点或条件。

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