Raudenbush/Bryk(1992/2002)、Hierarchical Linear Models、p178 - 179 に基づいて、データを使用して区分的な成長回帰を実行したいと考えています。
これを行うには、マルチレベル モデルを適用する必要があります。
I は、使用する必要がある lme4 パッケージです。
私のデータには、ID ごとの経時的な売上高が含まれています。sales>10 と sales>25 の 2 つのブレークポイントがあります。ブレークポイント前後の売上の伸びを分析したいと考えています。
ID ごとに 2 つの変数があります。 0)
df = data.frame (
ID = c(1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2),
sales = c(1,4,10,12,20,26,28,2,5,9,12,13,18,26,29,35),
var1 = c(1,2,3,3,3,3,3,1,2,3,4,4,4,4,4,4),
var2 = c(0,0,0,0,0,1,2,0,0,0,0,0,0,1,2,3))
私のマルチレベルモデルの形式は次のとおりです。
Y= b0i + b1i*a1ti + b2i*a2ti + eti
(申し訳ありませんが、画像と数式を投稿することは許可されていません :( )
a1ti と a2ti は、ピースを指定するコード化された変数 (var1 と var2) です。
レベル 1: 個々のレベルごとの反復観察
レベル 2: 被験者間レベル
lmer() コードでレベル 1 とレベル 2 を指定する必要がある場所と、2 つのピースの 2 つの勾配を取得する方法を誰かが説明してくれませんか? インターセプトのみを取得するために、ブラケットの間に仕様を O + ... または 1 + ... として追加する必要がありますか?
私のコードは次のようになります。
test <- (lmer(sales ~ ID*var1 + (1|var1) + (1|ID), df))
またはこれ：
test <- (lmer(sales ~ var1 + var2 + (1|var1) + (1|var2), df))
ありがとうございました！
おめでとうアレクサ