Question

我有一个用nlme::lme构建的模型，其中只有一个随机效应（ID）和一个二进制自变量（x）。我现在正尝试使用此模型进行样本量计算。

 Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: mydata2 
     AIC      BIC    logLik
  214.0042 226.7538 -103.0021

 Random effects:
 Formula: ~1 | ID
          (Intercept)  Residual
StdDev:   0.4687304   0.2979965

 Fixed effects: y ~ x 
                   Value    Std.Error  DF   t-value p-value
(Intercept)      2.5223996 0.08830079 111 28.565991  0.0000
      x         -0.0357012 0.12447286  68 -0.286819  0.7751

R中的simr包似乎可以完成这项工作。

但是，由于错误，我实际上没有任何结果，我也不知道这里可能有什么问题...

powerSim(model1, fixed("x", "lr"), nsim = 1000)

Power for predictor 'x', (95% confidence interval):=============================|
   0.00% ( 0.00,  3.62)

 Test: Likelihood ratio

 Based on 1000 simulations, (0 warnings, 1000 errors)
 alpha = 0.05, nrow = 2

Time elapsed: 0 h 0 m 20 s

nb: result might be an observed power calculation

我在网上发现了一些有关将测试改为“ t”或“ z”而不是“ lr”的建议，但这丝毫没有改变...

然后我运行lastResult()$err来看看出了什么问题，我得到了以下内容，但我找不到确切的...

  stage index                                             message
    1   Fitting     1 invalid type/length (symbol/0) in vector allocation
    2   Fitting     2 invalid type/length (symbol/0) in vector allocation
    3   Fitting     3 invalid type/length (symbol/0) in vector allocation
    4   Fitting     4 invalid type/length (symbol/0) in vector allocation
    5   Fitting     5 invalid type/length (symbol/0) in vector allocation

我会为您提供任何帮助，甚至提供任何其他使用此模型进行样本计算的方式...

谢谢！

Answer 1

我想添加评论，但我没有足够的声誉。显然，可以结合使用nlme和simr软件包：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29386525

混合模型的样本量计算-SIMR软件包

1 个答案: