小编Kir*_*ier的帖子

问题：如果其中某一行在另一列中具有特定值，则我想删除特定类别的所有行（类似于以下链接中的问题）。但是，主要区别在于，我希望它仅在与另一列中的条件匹配时才起作用。

练习df

prac_df <- data_frame(
subj = rep(1:4, each = 4),
trial = rep(rep(1:4, each = 2), times = 2),
ias = rep(c('A', 'B'), times = 8),
fixations = c(17, 14, 0, 0, 15, 0, 8, 6, 3, 2, 3,3, 23, 2, 3,3)
)

所以我的数据框看起来像这样。

   subj   ias fixations
1     1     A        17
2     1     B        14
3     2     A         0
4     2     B         0
5     3     A        15
6     3     B         0
7     4     A         8
8     4     B         6 …

我正在尝试使用 lmer 来建模我的数据。

我的数据有 2 个自变量和一个因变量。

第一个是“Morph”，具有“相同”、“近”、“远”值。
第二个是“响应”，可以是“旧”或“新”。
因变量是“Fix_Count”。

这是一个示例数据框以及我目前用于运行线性模型的数据框。

Subject <- c(rep(1, times = 6), rep(2, times = 6))
 q <- c("Identical", "Near", "Far")
 Morph <- c(rep(q, times = 4))
 t <- c(rep("old", times = 3),rep("new", times=3))
 Response <- c(rep(t, times = 2))
 Fix_Count <- sample(1:9, 12, replace = T)
 df.main <- data.frame(Subject,Morph, Response, Fix_Count, stringsAsFactors = T)
df.main$Subject <- as.factor(df.main$Subject)

 res = lmer(Fix_Count ~ (Morph * Response) + (1|Subject), data=df.main)
 summary(res)

输出如下所示：

问题是我不希望它进行组合，而是进行 Morph:Response 的整体交互。

我可以通过将 Morph 转换为数字而不是因子来实现此目的。然而，我不确定从概念上讲这是否有意义，因为这些值不能正确代表 …