使用回归模型重复测量anova（LM，LMER）

Question

我想使用回归模型而不是“方差分析”（ AOV ）函数在R中运行重复测量anova。

以下是我的3个主题内因素的AOV代码示例：

m.aov<-aov(measure~(task*region*actiontype) + Error(subject/(task*region*actiontype)),data)  

有人能给我使用回归模型运行相同分析的确切语法吗？我想确保尊重残差的独立性，即使用与AOV一样的特定误差项。

在上一篇文章中，我读到了类型的答案：

lmer(DV ~ 1 + IV1*IV2*IV3 + (IV1*IV2*IV3|Subject), dataset))

我真的不确定这个解决方案，因为它仍然将变量视为主题之间，我不明白添加随机因素会如何改变这一点。

有人知道如何使用lm / lmer运行重复测量anova考虑剩余独立性吗？

非常感谢， Solene

Answer 1

如果你的aov示例是正确的（也许你不想嵌套东西），你想要这个：

lmer(measure~(task*region*actiontype) + 1(1|subject/(task:region:actiontype))

如果剩余独立性意味着截距和斜率独立计算，则需要单独指定：

+(1|yourfactors)+(0+variable|yourfactors)

或使用符号：

+(1||yourfactors)

无论如何，如果您阅读帮助文件，您会发现lme4无法处理最常见的问题。