如何正确地将重复测量包括在我的lmer中

Question

在我的研究中，我对不同地区的相同地点进行了多年采样。每个站点每年都有不同的属性，这对我的研究问题很重要。我想知道，如果该网站的属性影响网站上的生物多样性。我对这些项目与地区的互动感兴趣。

概述：

• Biodiversity = response
• 网站资产=固定因素，每年更改
• 地区=固定因素，每年相同地区
• Site =随机效应，在不同的采样年份重复采样
• 年=随机效应，是＆＃34;网站＆＃34;重复

目前我的模型看起来像这样：

mod1 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|site))

我不确定这是否说明了重复措施。 或者我正在考虑这个，因为它还包括多年来网站的嵌套，但也许这不是必要的：

mod2 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|Year:site))

这种方法的问题是，只有在我的网站属性不为零时它才有效。但我在不同的属性中有零，我也需要分析它们的效果。

如果您需要更多信息，请问我。 谢谢你的帮助！

Answer 1

你的第一个例子，

mod1 <- lmer(biodiversity~region*siteProperty+(1|Year)+(1|site))

应该没问题（虽然我鼓励你明确使用data参数......）。如果您有多年的样品和＃34;对于每个站点，您可能需要考虑

• 包括趋势模型（即包括Year，作为数值变量，也可以作为模型的固定效果部分，作为简单的线性项或作为加法模型的一部分，例如使用{{ 1}}
• 检查/允许自相关（虽然这在splines::ns中很棘手;您可以使用lme4，但随后lme和Year的随机效应变得更难了

如果每个站点/年组合有一个样本，则不想要site，因为这与剩余变异性术语相同。

您的声明＆＃34;仅当我的网站属性不为零时才有效＃34;对我来说没有意义：一般来说，预测变量中的零不应该导致任何问题......？