如何 运行 敏感性分析找出 R 中重要的相互作用项？
How to run a sensitivity analysis to find out significant interaction terms in R?
我有一个纵向数据集和 运行 几个线性混合效应模型。
我得到了主效应模型
lme1 <- lme(Y~A+B+C+D+Time, random = TIME | ID, data)
如何找出预测变量 * 时间的显着交互项？
我是否手动插入每个 predictor*Time 喜欢
lme2 <- lme(Y~A+B+C+D+Time+A* Time+B* Time+C* Time+D* Time, random = TIME|ID, data)
或者是否有更好的方法在线性混合效应模型中找到重要的交互作用项？
是的，但有一个更快的方法：
lme((Y~A+B+C+D+Time)^2, random = TIME | ID, data)
使用 ^2 的 R 公式语法表示“括号内变量的所有双向交互作用”。
lme((Y~A+B+C+D+Time)*Time, random = TIME | ID, data)
当你只想与时间互动时
我有一个纵向数据集和 运行 几个线性混合效应模型。 我得到了主效应模型
lme1 <- lme(Y~A+B+C+D+Time, random = TIME | ID, data)
如何找出预测变量 * 时间的显着交互项？
我是否手动插入每个 predictor*Time 喜欢
lme2 <- lme(Y~A+B+C+D+Time+A* Time+B* Time+C* Time+D* Time, random = TIME|ID, data)
或者是否有更好的方法在线性混合效应模型中找到重要的交互作用项？
是的，但有一个更快的方法：
lme((Y~A+B+C+D+Time)^2, random = TIME | ID, data)
使用 ^2 的 R 公式语法表示“括号内变量的所有双向交互作用”。
lme((Y~A+B+C+D+Time)*Time, random = TIME | ID, data)
当你只想与时间互动时