lmer 输出的解释

Interpretation of an lmer output

我是新来的,我试过 运行 lmer 模型:

lmer = lmer(RI ~ SET + LOG_VP + (1|API) + (1|ODOUR), data = a)

有人可以帮我解释输出吗?

  Linear mixed model fit by REML ['lmerMod'] 
Formula: RI ~ SET + LOG_VP + (1 | API) + (1 | ODOUR)
Data: a
REML criterion at convergence: -349.9
Scaled residuals: 
Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.6167 -0.4719 -0.0357  0.5053  8.4850 
Random effects:
Groups   Name        Variance Std.Dev.
API      (Intercept) 0.01431  0.11964 
ODOUR    (Intercept) 0.00415  0.06442 
Residual             0.00778  0.08820 
Number of obs: 238, groups:  API, 34; ODOUR, 14
Fixed effects:
             Estimate Std. Error t value
(Intercept)  0.15716    0.08792   1.787
SET          0.08180    0.05490   1.490
LOG_VP       0.03527    0.01968   1.792
Correlation of Fixed Effects:
        (Intr) SET   
SET    -0.950       
LOG_VP  0.083 -0.049

谢谢!

这取决于你的研究问题是什么,但是

  • 两个固定效应均为零时的响应是 0.15716

  • SET 的 1 个单位变化与 RI

    的 0.08180 变化相关联
  • LOG_VP 的 1 个单位变化与 RI

    的 0.03527 变化相关联
  • API 水平的方差为 0.01431

  • ODOUR 水平的方差为 0.00415

  • 残差(单位水平)方差为 0.00778