如何用 lmer 混合模型表示配对观察

Question

我对线性混合模型相当陌生，我正在尝试使用 lmer 生成一个模型，我在其中测试了以下效果：

组（固定）：2 个级别
治疗（固定）：2 个级别（未刺激和刺激）
组*治疗

因变量"Outcome"，考虑"Subject"的随机效应。

在这个实验中，两组中的每个受试者的一只手臂受到刺激，一只手臂未受到刺激。

到目前为止，我想出的模型是

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，一只手臂受刺激。

有人可以帮忙吗？

Answer 1

如果您的问题更多是关于适合您的案例的模型规范，我会说这取决于您的研究和目标。你所描述的与你的公式是一致的，并且它是有道理的。您已经考虑了 (1|Student) 的学生效应，并且 Treatment 指定了接受治疗的手臂和未接受治疗的手臂。我建议您查看 this post which discusses fixed and mixed effects

关于lmer中使用公式指定模型的方式，我的第一条评论是以下3个是等价的：

结果~组+治疗+组*治疗
结果~组+治疗+Group:Treatment
结果~组*治疗

第三个是第二个的紧凑形式，第一个是多余的。那么我建议您尝试以下也有效的替代方法，以便您更熟悉公式符号

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 混合模型表示配对观察

How to indicate paired observations with lmer mixed models

statistics

r

lme4

mixed-models