Question

我遇到了像这样的SPSS语法

MIXED value BY factor1
    /CRITERIA=CIN(95) MXITER(100) MXSTEP(10) SCORING(1) SINGULAR(0.000000000001)
    HCONVERGE(0, ABSOLUTE) LCONVERGE(0, ABSOLUTE) PCONVERGE(0.000001,
    ABSOLUTE)
    /FIXED=factor1 | SSTYPE(3)
    /METHOD=REML
    /REPEATED=factor1 | SUBJECT(participant) COVTYPE(UN).

并且很难找到这种模型的等效lmer / nlme（或一般的R）公式。

有人知道如何将REPEATED子命令转换为R代码吗？

Answer 1

这总结了我在r-sig-mixed-models邮件列表中得到的answers：
REPEATED命令在{{3}的残差方差-协方差矩阵（ R 矩阵）中，即所谓的 R-side 结构中指定结构。 }}。对于lme4::lmer()，此结构固定为单位矩阵的倍数。但是，可以使用weights中的correlation和nlme::gls()参数来指定 R侧结构，如下所示：

gls(value ~ factor1,
    correlation = corSymm(form = ~ 1|participant),
    weights = varIdent(form = ~1|factor1),
    method = "REML", 
    data = data)

如果除R侧结构外还需要 G侧效果，nlme::lme()提供适当的扩展。

Answer 2

我相信/REPEATED只是指定随机效果的方式，所以

nlme中的

random=~factor1|participant。

我也猜测固定和随机效应中的截距都是隐含的。

所以在lme4 + lmerTest中，整个模型可能是：

m <- lmerTest::lmer(value ~ 1 + factor1 + (1+factor1|participant))
lmerTest::anova(m, type=3,ddf='Satterthwaite')

Answer 3

我们已经在论文中运行了一些混合模型，并在R中复制了所有SPSS结果。这就是我们的语法：

MIXED y BY x1 WITH x2 x3
  /CRITERIA=CIN(95) MXITER(100) MXSTEP(10) SCORING(1) SINGULAR(0.000000000001) HCONVERGE(0, 
    ABSOLUTE) LCONVERGE(0, ABSOLUTE) PCONVERGE(0.000001, ABSOLUTE)
  /FIXED=x1 x2 x3 | SSTYPE(3)
  /METHOD=REML
  /PRINT=G  R SOLUTION TESTCOV
  /RANDOM=INTERCEPT x1 | SUBJECT(id) COVTYPE(UN)
  /REPEATED=x1| SUBJECT(id) COVTYPE(UN).


lmer(
  y ~ x1 + x2 + x3 + (1 + x1 | id),
  data = data,
  # this one is required because the random slope
  # is categorical. else, you could model uncorrelated
  # slope / intercept, see below 
  control = lmerControl(check.nobs.vs.nRE = "ignore")
)

或

lmer(
  y ~ x1 + x2 + x3 + (1 + x1 || id),
  data = data
)

我们已将时间变量x1转换为一个因子，因为SPSS似乎无法处理REPEATED语句中的数字时间变量。

要获得相同的标准误差，p值和置信区间，请使用lmerTest::summary(..., ddf = "Satterthwaite")，因为SPSS将Satterthwaite近似值用作默认值。

在SPSS的MIXED过程中，REPEATED子命令的lmer / nlme等价物是什么？

3 个答案: