R 混合效应模型 如何对主效应（连续变量）显著做事后分析或者说明？

主效应显著，但是因为是连续变量，不知道是否是通过emmeans（model, ~main effect)来看，出来的结果包括emmean,SE, df, lower.CL, upper.CL,不知道如何进行解读。
希望有uu解答，感谢！

在 R 中，你可以使用 emmeans 包来进行事后分析。当主效应是连续变量时，你可以使用 emmeans 函数来查看每个水平的均值和其他统计信息（如标准误差、下界和上界）。

• 例如假设你已经拟合了一个混合效应模型，并且你想要查看主效应（连续变量）的统计信息。你可以使用 emmeans 函数来完成这个任务，代码如下：

library(emmeans)
emmeans(model, ~ main_effect)

• 这将输出主效应（连续变量）的均值、标准误差、自由度、下界和上界。

你也可以使用 compare 函数来比较不同水平的均值。例如，你可以使用以下代码来比较主效应为 0 和 1 的均值：

compare(model, main_effect = 0, main_effect = 1)

你还可以使用 plot 函数来可视化主效应（连续变量）的统计信息。例如，你可以使用以下代码来绘制主效应的均值和置信区间：

plot(emmeans(model, ~ main_effect))