随机效应和固定效应之间的 3 种交互作用

Question

我有一组数据如下所示：

rep stage   line    temp    surv
1   L        149    18      0.6
2   L        149    18      0.7
3   L        149    18      0.25
1   A        149    18      1
2   A        149    18      1
3   A        149    18      1
1   L        149    25      0
2   L        149    25      0.2
3   L        149    25      0.3
1   A        149    25      1
2   A        149    25      1
3   A        149    25      1
1   L        208    18      0.6
2   L        208    18      0.4
3   L        208    18      0.55
1   A        208    18      1
2   A        208    18      1
3   A        208    18      1
1   L        208    25      0
2   L        208    25      0.05
3   L        208    25      0.05
1   A        208    25      1
2   A        208    25      0.857142857
3   A        208    25      0.7

其中rep是replicate，stage是我正在研究的果蝇的生命阶段（L=幼虫，A=成虫），line是遗传系的编号分配，temp是饲养温度，surv是存活的比例。

我想做的是，使用 R 中的 lme4 包，将 3 向交互模型（线性混合模型）拟合到 运行 方差分析。我的原始模型：

surv_3w.aov<-lmer(surv~stage*line*temp + (1|rep), data=dat_3w)

有效，但我想将线条视为随机效果。我认为我正确地将 rep 视为分组变量，(1|rep)，但我不确定。

我试过这个模型：

surv_3w.aov<-lmer(surv~stage*temp*(1|line) + (1|rep), data=dat_3w)

但是我的三向交互消失了。

基本上，我正在寻求帮助，在线路、阶段和临时之间建立一个三向交互模型，其中线路是随机的，rep 是一个分组变量

Answer 1

重复很多类似的问题，但 this 例如。

您要求的 3 向交互模型的代码是：

surv_3w.aov<-lmer(surv~stage*line*temp + (1 + line |rep), data=dat_3w)

这是否真的是你需要的，我不知道。