Question

我有一个很大的数据集，我需要使用嵌套模型在lmer软件包中进行主题内设计。

我相信这是R LM中主题设计的一种表示法- https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/vignettes/lmer.pdf第5-7页

lmer(DV ~ Condition:Country + (1 + Condition|subj)  + (1 + Condition|Region), data = mydata)

基于此逻辑–

set.seed(5)
x <- rnorm(10)
x1<-x+rnorm(10)
x2<-x+1 + rnorm(10)
myDat <- data.frame(c(x1,x2), c(rep("x1", 10), rep("x2", 10)), 
                    rep(paste("S", seq(1,10), sep=""), 2))
names(myDat) <- c("y", "x", "subj")

install.packages("lme4")
require(lme4)
mm1 <- lmer(y ~ x + (1|subj), data=myDat)
summary(mm1)

我相信这会起作用，现在这是问题所在。我的DV位于两列中，这需要重组数据，以便将DV合并为1列，并创建一个标识变量来指示情况。换句话说，此刻，您已将结果存入DV1，并将结果存入DV2。重组后，您将获得DV，然后使用条件指示条件是条件1还是条件2。这样做的挑战在于，这种重组会使数据集中的行数加倍，从而在我们要在分析中包括其他列时引起问题，因为现在在任何其他数字列中都将有重复的值。

有什么方法可以在不重构数据集的情况下生成此模型？

类似的东西：

lmer(c(DV1,DV2) ~ Condition:Country + (1 + Condition|subj)  + (1 + Condition|Region), data = mydata)

主体内的Lmer设计，无需重组数据-DV（Y）

0 个答案: