R 语法简单斜率 MEM

Question

关于 R 上混合效应模型语法的问题。

我有运行以下代码来检查简单斜率以确定我的一个变量（可变性）对另一个变量（模糊性）的影响：

lmer.E1.v2 <- lmer(logRT ~ Variability.c / Ambiguity.c + (Variability.c + Ambiguity.c|ID),
                   data=data %>% filter(Experiment == "E1"),
                   control=lmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=2e5)))
summary(lmer.E1.v2)

当我反转这两个变量时，代码看起来像这样：

lmer.E1.v2 <- lmer(logRT ~ Ambiguity.c / Variability.c + (Ambiguity.c + Variability.c|ID),
                   data=data %>% filter(Experiment == "E1"),
                   control=lmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=2e5)))
summary(lmer.E1.v2)

.. 我在代码的第一部分得到的输出与第二部分不同。在语法中颠倒我的两个变量的顺序在解释上有什么不同？

Answer 1

主要问题是 / 运算符不可交换（即 a/b != b/a）：a/b 扩展为 a + a:b，而 b/a 扩展为b + a:b。您应该获得相同的整体拟合（预测、似然等），至少达到某种程度的数值模糊，但模型参数化会有所不同。

确实存在 (a+b|g) 给出与 (b+a|g) 不同的答案的情况（参见 here，但这是不寻常的）。

R 语法简单斜率 MEM

R Syntax Simple Slopes MEM

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