Question

我从40只不同的小鼠身上收集了一个连续的测量值。在四种不同的光处理之一下，将它们分成八个外壳（每个处理一式两份）。我的实验测试了两种小鼠，雄性和雌性，但是这些比率并不相等。我主要对光处理之间的差异感兴趣，而不是对外壳之间的差异感兴趣，尽管我最终也希望对此进行评估。我的数据最适合嵌套ANOVA模型还是线性混合效应模型？公式应该是什么样？

我知道这不能是双向方差分析，因为子组的大小不相等。我不确定随机变量是什么。我认为这些组是轻度治疗，而这些亚组将是性别和物种（也许还有围栏编号？）。

这是我在网上发现的“不平衡双向ANOVA”的结果：

model3 <- aov(NSTC ~ Sex*Species*Light, data=NSTC)
Anova(model3, type = "III")

这是我为嵌套ANOVA找到的代码，即使我确实指定了随机效果项（“公式中未指定随机效果项”），也给我一个错误

model4 = lmer(NSTC ~ Light+Species+Sex, random=~1|ID, 
            data=NSTC, 
            REML=T)

我希望我的数据没有什么意义，但是到目前为止，我基本上没有尝试过这些代码。

Answer 1

您的lmer模型“没有随机效应”的问题是因为该函数的语法错误。

应该是：

model4 = lmer(NSTC ~ Light+Species+Sex+(1|ID), 
        data=NSTC, 
        REML=T)

要将附件作为随机效果包括，并且ID嵌套在其中：

model4 = lmer(NSTC ~ Light+Species+Sex+(1|Enclosure/ID), 
        data=NSTC, 
        REML=T)

假设每个鼠标ID仅在1个机柜中。如果每只鼠标ID都访问了每个机柜，那么您可能要越过它们：

model4 = lmer(NSTC ~ Light+Species+Sex+(1|ID)+(1|Enclosure), 
        data=NSTC, 
        REML=T)

有关交叉和嵌套随机效应的更多详细信息，请参见：https://stats.stackexchange.com/questions/228800/crossed-vs-nested-random-effects-how-do-they-differ-and-how-are-they-specified。

此外，请注意，您还可以使用一些互动条款。例如，如果您对不同物种对光的反应感兴趣，那么这两个固定效果之间的相互作用将写为Light:Species，您可以将其添加为自己的输入，例如：

model4 = lmer(NSTC ~ Light+Species+Sex+Light:Species+(1|Enclosure/ID), 
        data=NSTC, REML=T)

尽管*符号是使每个术语独立获得+相互作用的捷径。因此，Light+Species+Light:Species与Light*Species相同，这要简单得多：

model4 = lmer(NSTC ~ Light*Species+Sex+(1|Enclosure/ID), 
        data=NSTC, REML=T)

此文档对lme4有很好的帮助：https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/vignettes/lmer.pdf

我的数据是否适合嵌套的ANOVA /线性混合效应模型，应如何编写公式？

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