对于这个混合效应模型，什么是最好的 "formula"
What will be best "formula" for this mixed effects model
我有以下研究想用混合效应模型进行分析：
“受试者”分为两个“组”（治疗 A 和 B）。
治疗前和治疗后 3 个月（“时间”）（重复测量）记录“体重”。
还需要更正主题“年龄”和“性别”。
主要问题是：两组对体重的影响是否不同？
对于混合效果，我正在考虑使用 lme4 包的 lmer 函数的以下语法：
lmer(weight ~ Group*Time + age, (1|subject) + (1|gender), data=mydata)
这个语法是否正确，或者我是否需要使用更复杂的术语，例如下面给出的术语：
(time|subject)
(time + 1|subject)
(1|subject) + (1|Group:subject) + (1|Time:subject)
我试图在互联网上查看不同的来源，但文献似乎很混乱。
gender 不应该是随机效应（拦截）。它不符合将其视为随机的任何通常要求。
(time|subject)
和
(时间 + 1|主题)
相同。这意味着您允许 time 的固定效果在 subject
的不同水平上变化
(1|subject) + (1|Group:subject) + (1|Time:subject)
毫无意义。这表示 Time 嵌套在 subject 中，因为 (1|Time:subject) 与 (1|subject:Time) 相同，而 (1|subject) + (1|subject:Time) 是如何指定嵌套随机效应的定义。添加 (1|Group:subject) 似乎很奇怪，如果识别出这样的模型，我会感到惊讶。你的研究问题是“两组是否不同”所以这意味着你想知道Group的固定效应，所以(1|Group:subject)没有意义。
型号：
lmer(weight ~ Group*Time + age + gender, (1|subject), data=mydata)
有道理。
最后，这个问题应该在 Cross Validated 上。
我有以下研究想用混合效应模型进行分析：
“受试者”分为两个“组”（治疗 A 和 B）。
治疗前和治疗后 3 个月（“时间”）（重复测量）记录“体重”。
还需要更正主题“年龄”和“性别”。
主要问题是：两组对体重的影响是否不同？
对于混合效果，我正在考虑使用 lme4 包的 lmer 函数的以下语法：
lmer(weight ~ Group*Time + age, (1|subject) + (1|gender), data=mydata)
这个语法是否正确，或者我是否需要使用更复杂的术语，例如下面给出的术语：
(time|subject)
(time + 1|subject)
(1|subject) + (1|Group:subject) + (1|Time:subject)
我试图在互联网上查看不同的来源，但文献似乎很混乱。
gender 不应该是随机效应（拦截）。它不符合将其视为随机的任何通常要求。
(time|subject)
和
(时间 + 1|主题)
相同。这意味着您允许 time 的固定效果在 subject
(1|subject) + (1|Group:subject) + (1|Time:subject)
毫无意义。这表示 Time 嵌套在 subject 中，因为 (1|Time:subject) 与 (1|subject:Time) 相同，而 (1|subject) + (1|subject:Time) 是如何指定嵌套随机效应的定义。添加 (1|Group:subject) 似乎很奇怪，如果识别出这样的模型，我会感到惊讶。你的研究问题是“两组是否不同”所以这意味着你想知道Group的固定效应，所以(1|Group:subject)没有意义。
型号：
lmer(weight ~ Group*Time + age + gender, (1|subject), data=mydata)
有道理。
最后，这个问题应该在 Cross Validated 上。