使用lme或lmer指定受试者内和受试者间ANOVA模型作为固定效应

时间:2017-08-04 03:36:58

标签: r lme4 mixed-models nlme manova

有没有办法指定双向ANOVA,一个主体内预测因子和一个主体间预测因子使用lme(来自nlme)或lmer(来自lme4)?也许这是一个CrossValidated问题,但我不认为我对随机效应感兴趣,因为我不关心受试者内部的变异,也不关心对个别受试者的预测。我对平均受试者感兴趣,因此这应该是受试者内固定效应预测因子(即固定数量的水平)和受试者间固定效应预测因子。我不想要一个重复测量方差分析,它有很多假设,包括球形,很难做到post-hocs。以下是我需要的各种模型的一些示例:

  1. 按年龄+性别*区域预测的体积,其中区域是受试者内
  2. 精神病学组预测得分*性别*得分类型,其中得分类型是受试者内
  3. 按性别预测的音量* scoreType *得分(这可能必须是得分的随机效果,但得分类型的固定水平的受试者内)。
  4. (在JMP中,可以使用“混合模型”个性,“可交换”重复协方差结构指定前两个,指定重复的主体内预测器并指定主题。)

    使用“Repeated-measures / within-subjects ANOVA in R”,“repeated measure anova using regression models (LM, LMER)”和“How to convert Afex or car ANOVA models to lmer? Observed variables”问题以及Chapter 4 of the lme4 book,我创建了以下使用CO2样本数据的代码。它不是最好的样本数据集,但假设:“植物”就像主题ID,“类型”和“治疗是受试者之间的效果,而”浓缩“是受试者内部,其水平不是有序的(即它是分类和字符类型,与单个人的多个心理评分类型相同,或者来自单个人的多个解剖区域。)如果您知道更好的样本数据集,请改用它!

    1. 通过使用随机效应进行预测来模拟摄取的正确代码是什么?
    2. 我如何模拟conc * Treatment预测的摄取量?
    3. 此分析是否可以仅使用固定效果在R中完成?
    4. 有没有办法为所有级别的交互(因子内*因子)运行post-hocs并应用多重比较校正(例如Tukey HSD)?对于这个例子,那将是7个浓度* 2个治疗= 14个比较。
    5. 下面的代码产生以下错误:“错误:观察次数(= 84)< =术语(conc | Plant)的随机效应数(= 84);随机效应参数和残差方差(或规模参数)可能无法识别“

      library(data.table)
      library(lme4)
      CO2 <- data.table(CO2)
      CO2[, (1:4) := lapply(.SD, as.factor), .SDcols=(1:4)]
      
      # uptake predicted by concentration
      mylm1 <- lmer(uptake ~ (conc|Plant), data = CO2)
      
      # uptake predicted by concentration*Treatement
      mylm2 <- lmer(uptake ~ Treatment*(conc|Plant), data = CO2)
      

      更新 lmer()的括号指定哪些度量是随机效应,但您仍需要指定预测变量。

      mylm1 <- lmer(uptake ~ conc + (1|Plant), data = CO2)
      mylm2 <- lmer(uptake ~ Treatment*conc + (1|Plant), data = CO2)
      

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