Question

我希望在R中运行一个混合效果模型，基于我过去如何使用重复测量ANOVA在SPSS中运行统计数据。 Here是我在SPSS中设置重复测量方差分析的方法。我如何将其转换为R中的lme4？

关键： EBT100 ...是任务的名称，基因型是我的IV，我的内部因素是Day（5级）和Cue（9级）。 Att是我的DV。

在R中，这是我尝试运行的代码：在R中，这是我的代码：

lmeModel <- lmer(Att ~ Genotype*Day*Cue + (1|Subject)

我的基因型效应在R和SPSS之间是相同的（p~0.12），但我的所有相互作用都不同（基因型x天，基因型x提示，基因型x天x提示）。

R（lme4）输出：

                 Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F.value    Pr(>F)    
Genotype            488   243.9     2    32   2.272   0.11954    
Day               25922  6480.4     4  1408  60.356 < 2.2e-16 ***
Cue               35821  4477.6     8  1408  41.703 < 2.2e-16 ***
Genotype:Day       3646   455.7     8  1408   4.244 4.751e-05 ***
Genotype:Cue        736    46.0    16  1408   0.429   0.97560    
Day:Cue            5063   158.2    32  1408   1.474   0.04352 *  
Genotype:Day:Cue   3297    51.5    64  1408   0.480   0.99984

SPSS重复测量ANOVA输出：

                   F.value   Pr(>F)    
Genotype            2.272    0.120    
Day                 9.603    0.000
Cue                 83.916   0.000
Genotype:Day        0.675    0.712
Genotype:Cue        0.863    0.613    
Day:Cue             3.168    0.00  
Genotype:Day:Cue    1.031    0.411

您可以看到基因型的主要影响对于R和SPSS都是相同的。另外，在R中，我的DenDF输出也不正确。知道为什么会这样吗？

更多...... 使用ezANOVA，使用与lme4相同的数据集，这是我的代码：

anova <- ezANOVA(data = dat,
    wid = Subject,
    dv = Att,
    within = .(Day, Cue),
    between = Genotype,
    type = 3)

ezANOVA输出：

            Effect DFn  DFd          F            p p<.05         ges
2         Genotype   2   32  2.2715034 1.195449e-01       0.044348362
3              Day   4  128  9.6034152 8.003233e-07     * 0.103474748
5              Cue   8  256 83.9162989 3.938364e-67     * 0.137556761
4     Genotype:Day   8  128  0.6753544 7.124675e-01       0.015974029
6     Genotype:Cue  16  256  0.8624463 6.133218e-01       0.003267726
7          Day:Cue  32 1024  3.1679308 1.257738e-08     * 0.022046134
8 Genotype:Day:Cue  64 1024  1.0313631 4.115000e-01       0.014466102

如何将ezANOVA转换为lme4？

任何信息都将不胜感激！谢谢！

Answer 1

首先：如果您可以共享数据，这将非常有益且具有启发性，这样可以更轻松地将lmer结果与来自SPSS / ezANOVA的结果进行比较。

我个人更喜欢混合效果（即分层）模型，因为我发现它们更容易理解（和构建），所以我不熟悉重复测量方差分析。将后者翻译成前者归结为将RM-ANOVA的效果内/之间正确地转换为lmer混合效应模型的适当术语。

如果我理解正确，以下内容似乎与您的模型问题陈述一致：

Genotype是您的固定效果
Subject是您的随机（分组或阻止）效果
Day是一个 - Subject效果
Cue是一个 - Subject效果

相应的lmer模型应如下所示：

lmer(Obs ~ Genotype * Day * Cue + (Day:Cue|Subject)

如果这不容易处理，你应该尝试

lmer(Obs ~ Genotype * Day * Cue + (Day|Subject) + (Cue|Subject) + (1|Subject)

重复措施：从SPSS到R

1 个答案: