Relatando resultados do modelo linear de efeitos mistos

Modelos lineares de efeitos mistos não são comumente usados ​​no meu setor de biologia, e preciso relatar o teste estatístico que usei em um artigo que estou tentando escrever. Eu sei que a conscientização da modelagem multinível está começando a aparecer em algumas áreas das biociências ( Uma solução para a dependência: usando a análise multinível para acomodar dados aninhados ), mas ainda estou tentando aprender como relatar meus resultados!

Meu desenho experimental, resumido:
* Os sujeitos foram designados para um dos quatro grupos de tratamento
* As medidas da variável dependente foram realizadas em vários dias após o início do tratamento
* O desenho é desequilibrado (número desigual de sujeitos nos grupos de tratamento e falta medições para alguns indivíduos em alguns dias)
* Tratamento A é a categoria de referência
* Centralizei os dados no último dia de tratamento

Quero saber se o tratamento A (a categoria de referência) produz resultados significativamente melhores do que os outros tratamentos (no final do tratamento).

Fiz minha análise em R, usando o nlme:

mymodel <- lme(dv ~ Treatment*Day, random = ~1|Subject, data = mydf, na.action = na.omit, 
+ correlation = corAR1(form = ~1 |Subject), method = "REML")

E a saída (em parte; truncada por questões de brevidade) é:

>anova(mymodel)
              numDF denDF  F-value p-value
(Intercept)      1   222 36173.09  <.0001
Treat            3    35    16.61  <.0001
Day              7   222     3.43  0.0016
Treat:Day       21   222     3.62  <.0001

>summary(mymodel)
Fixed effects: dv ~ Treatment * Day 
                       Value Std.Error  DF  t-value p-value
(Intercept)         7.038028 0.1245901 222 56.48945  0.0000
TreatmentB          0.440560 0.1608452  35  2.73903  0.0096
TreatmentC          0.510214 0.1761970  35  2.89570  0.0065
TreatmentD          0.106202 0.1637436  35  0.64859  0.5208

Portanto, eu sei que o efeito de Day difere de acordo com o tratamento e que, no último dia de tratamento (onde os dados estão centralizados), dv é significativamente diferente no tratamento A do que nos tratamentos B ou C.

O que quero dizer é: "Como previsto, descobrimos que a variável dependente foi significativamente menor nos indivíduos que receberam o tratamento A (média +/- SE) do que nos indivíduos que receberam o tratamento B (média +/- SE, p = 0,0096) ou tratamento C (média +/- SE, p = 0,0065), medida no último dia de tratamento. "

Mas tenho que indicar qual teste estatístico foi feito. Essa seria uma maneira aceitável de descrever a análise? "[Método de medição] foi realizado nos dias indicados e a variável dependente (unidades) foi determinada; analisamos os dados transformados em log usando um modelo linear de efeitos mistos centrado no [último dia de tratamento]. Os símbolos representam a média dv; as barras de erro são erro padrão. No último dia de tratamento, a dv foi significativamente menor no Tratamento A (média +/- SE) do que no Tratamento B (média +/- SE, p = 0,0096) ... "

Especificamente,
* Isso diz o suficiente sobre o teste estatístico usado? (Os leitores estão acostumados a ver algo mais como "médio +/- SE, p = 0,0096, teste t de Student", mas parece estranho escrever "p = 0,0096, coeficiente para o tratamento B vs. tratamento A a partir de efeitos mistos lineares modelo no [último dia de tratamento]. ")
* Existe uma maneira melhor de colocar isso?

(A seção de métodos incluirá mais informações sobre as estatísticas: "Os dados [Método de medição] foram analisados ​​usando os pacotes R e R ... Analisamos os dados da variável dependente transformada em log usando modelos lineares de efeitos mistos usando modelos de efeitos mistos lineares usando Assuntos como efeitos aleatórios e uma estrutura de autocorrelação da ordem 1. Como efeitos fixos, incluímos Tratamento e Dia, e a interação Tratamento e Dia. Verificamos a normalidade e a homogeneidade através de inspeções visuais de parcelas de resíduos em relação aos valores ajustados. nas análises de efeitos mistos, realizamos testes de razão de verossimilhança comparando os modelos com efeitos fixos aos modelos nulos apenas com efeitos aleatórios. ")

Qualquer conselho sobre como relatar resultados de um modelo linear de efeitos mistos para um público frequentemente avesso a estatísticas (e escrito por um novato em estatísticas relativas) seria muito apreciado!

Isso pode não ajudar a responder à sua pergunta, mas notei que você tem uma medida repetida (dia) em seu experimento, mas não indicou que essa era uma medida repetida no seu modelo. Eu teria pensado que o termo aleatório no seu modelo fosse assim:

mymodel <- lme(dv ~ Treatment*Day, random = ~1|Subject/Day, 
               data = mydf, na.action = na.omit,
               correlation = corAR1(form = ~1 |Subject/Day), method = "REML")

Quanto a relatar os resultados, você pretendia relatar o dia em que começou a ver diferenças significativas entre os tratamentos? Nesse caso, acho que você precisará examinar / relatar os contrastes do termo de interação também. Sou iniciante em estatísticas e basicamente tenho a mesma pergunta que você :-)

"Descobrindo estatísticas usando R", de Andy Field, explica como relatar resultados de um modelo linear de efeitos mistos na Ch14. Não tenho o livro em mãos, mas posso editá-lo assim que colocá-lo novamente.