Question

我对线性混合模型还很陌生，我正在尝试使用lmer生成一个模型，在其中测试以下各项的效果：

组（固定）：2个级别
治疗（固定）：2个等级（未刺激和刺激的）
组*治疗

考虑因变量“结果”的随机影响。

在本实验中，两组中的每个受试者都受到了一只手臂的刺激而没有受到刺激。

到目前为止，我想到的模型是

lmer(Outcome ~ Group + Treatment + Group*Treatment + (1|Subject), REML=FALSE, data= data)

但是，我不确定如何指定每个对象的一只手臂未受刺激而另一只手臂受刺激。

有人可以帮忙吗？

Answer 1

如果您的问题更多地是关于适合您的案例的模型规范，那么我想说这取决于您的研究和目标。您所描述的内容与您的公式相符，并且按原样有意义。您已经在使用（1 | Student）解释了学生效应，并且“治疗”指定了已治疗的手臂和未治疗的手臂。我建议您查看this post which discusses fixed and mixed effects

关于使用公式在lmer中指定模型的方式，我的第一句话是以下三个等价：

结果〜组+治疗+组*治疗
结果〜组+治疗+组：治疗
结果〜组*治疗

第三个是第二个的紧凑形式，第一个是多余的。然后，我建议您尝试以下同样有效的替代方法，以使您更加熟悉公式符号

model2 <- lmer(Outcome ~ Treatment +(1+Treatment|Group)+(1|Subject), REML=FALSE, data= data);coef(summary(model2));ranef(model2)
model3 <- lmer(Outcome ~ Treatment +(0+Treatment|Group)+(1|Subject), REML=FALSE, data= data);coef(summary(model3));ranef(model3)
model4 <- lmer(Outcome ~ Treatment +(1|Group)+(1|Subject), REML=FALSE, data= data);coef(summary(model4));ranef(model4)

如何用lmer混合模型指示配对观察

1 个答案: