Question

我在R dataframe (df)：

中有1级和2级变量的纵向数据

ID       Year  Gender Race MathScore DepressionScore MemoryScore
1        1999   M      C     80            15            80
1        2000   M      C     81            25            60
1        2001   M      C     70            50            75
2        1999   F      C     65            15            99
2        2000   F      C     70            31            98
2        2001   F      C     71            30            99
3        1999   F      AA    92            10            90
3        2000   F      AA    89            10            91
3        2001   F      AA    85            26            80

我试过这些：

summary(fix  <- lme(MathScore ~ Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random= Year|ID, data=df, na.action="na.omit")

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random=~1|Year, data=df, na.action=na.omit))

我不明白如何让DepressionScore和MemoryScore在Year内变化，同时保持Gender和Race不变，尤其是fix2 }。此外，我不知道fix2是否正在捕获我的数据中发生的Year和ID变体。有没有办法重组它？

Answer 1

在这种情况下，数学分数在ID内变化（年份嵌套在ID中），因此ID成为您的分组变量，您可以指定：

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random=list( ID = ~ 1), data=df, na.action=na.omit))

获取随机拦截模型或

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random=list( ID = ~ Year), data=df, na.action=na.omit))

获得一年的随机斜率。如果您对随时间变化的数学分数感兴趣，那么您可能希望指定年份的固定效果。

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore+Year,
        random=list( ID = ~ Year), data=df, na.action=na.omit))

您可以通过互动进行扩展

P.S。：您使用的套餐不是lme4，而是nlme。也许您可以将问题的标签更改为nlme或lme4-nlme

P.P.S：I.m.o这个网站提供了使用lme4或nlme进行纵向数据分析的优秀示例：http://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer并且应该是一个很大的帮助

R对1级和2级变量的LME协变量进行排序？

1 个答案: