我有一个混合模型，包含响应变量（resp），两个固定效果（fix1和fix2）和一个随机因子（ran1） . 特别是：
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fix1有2个级别（控制和治疗）;
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fix2有7个级别（从1到7，表示分类意义上的时间）;
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ran1有6个级别（图是配对的，而对用作随机变量） .
我正在使用的数据类型的一个例子是
library("tidyr")
library("dplyr")
set.seed(123)
DF <- data.frame(resp = rnorm(84, -2, 1),
fix1 = c(rep("C",42),rep("Trt",42)),
fix2 = c(rep("1",6),rep("2",6),rep("3",6),rep("4",6),rep("5",6),rep("6",6),rep("7",6),
rep("1",6),rep("2",6),rep("3",6),rep("4",6),rep("5",6),rep("6",6),rep("7",6)),
ran1 = c(rep(1:6,14)))
DF
从上面的例子可以看出：
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实验设计是完全阶乘的（fix1 * fix2）;
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每次都对所有样地进行采样（7级修复2） .
在包含fix1和fix2之间的交互的混合模型中，
LME <- lmer(resp ~ fix1 * fix2 + (1 | ran1), DF)
我想比较（对于fix2）：
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1级和2级的平均值与3级，4级和5级的平均值相对应;
39 3级，4级和5级的平均值与6级和7级的平均值相比; -
1级和2级的平均值与6级和7级的平均值相比 .
我的问题是：
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如何设置对比度（以lmer为单位），以便我可以比较由上面指定的平均值组成的三个"new"水平？
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如何解释fix1与新指定级别之间的交互？