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私は参加者 ( ) からの被験者内の生理学的データを持っています。参加part者は全員、刺激 (新聞を読む) を 3 回 ( ) 見ましroundた。 . 2 つの固定因子 (と) に加えて、生理学的状態 (例えば ) を予測するための相互作用があります。これは通常、自己回帰的です。私は、ランダム効果による生理機能の個人差 (今のところはインターセプトのみに設定しましょう) と、別のランダム効果によるラウンドでの疲労を考慮に入れようとしています。papervisitCONDhierCONDabundEDA

したがって、R で実行したいモデルは、SPSS では次のようになります。

MIXED EDA BY CONDhier CONDabund  
 /FIXED=CONDhier CONDabund CONDhier*CONDabund | SSTYPE(3)  
 /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part) COVTYPE(VC)  
 /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part*round) COVTYPE(VC)  
 /PRINT=SOLUTION  
 /METHOD=REML  
 /REPEATED=visit | SUBJECT(part*round*paper) COVTYPE(AR1).

lmeこれで、(交差項を問題なく処理する) while は交差項をうまくlmer処理できず、異なる共分散構造を使用できないことがわかりました。次のような単純なlmeモデルを実行できます

    lme(EDA ~ factor(CONDhier) * factor(CONDabund), random= ~1
   |part, na.action=na.exclude, data=phys2)

しかし、より複雑なモデルは私には理解できません。lme の交差する用語は、次のようなランダムな定義で実行できることを読みました

    random=pdBlocked(list(pdCompSymm(~part), pdCompSymm(~round-1), pdCompSymm(~paper-1), 
pdCompSymm(~visit-1)))

しかし、それはAR1構造と、パート*ラウンドの2番目のランダムインターセプトをブロックしているようです。とにかく、それが私のSPSS構文と同じかどうかはわかりません。

それで、何かアドバイスはありますか？lme と lmer についてはさまざまな著作がありますが、用語と AR1 の両方が交差するものは見つかりませんでした。

(また、lme の構文は非常にわかりにくいようです: いくつかの異なる情報源から、| は左側にあるものを右側にあるものの下にグループ化し、/ はネストされた項を作成し、~1 はランダムな切片であり、~x はランダムな勾配であることを理解しました、および ~1+x は両方ですが、少なくとも : および -1 の定義がどこにも見つからなかったようです.すべての異なる定義を説明するチュートリアルはありますか?)

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複雑な混合効果モデルを可能にする R パッケージ MCMCglmm を検討してください。

https://cran.r-project.org/web/packages/MCMCglmm/vignettes/CourseNotes.pdf

実装するのは難しいかもしれませんが、あなたが抱えていた問題を解決するかもしれません. これにより、固定効果式と変量効果式を別々に与えることができます。

fixed <- formula(EDA ~ CONDhier * CONDabund)
rand <- formula( ~(us(1+ CONDhier):part + us(1+ CONDhier):round + us(1+ CONDhier):paper + us(1+ CONDhier):visit))

ランダム効果間の共分散構造は係数として与えられ、モデルが実行された後にオブジェクト を使用summary()して調べることができます。MCMCglmm

于 2016-09-07T09:02:31.033 に答える
-2

相互共分散行列がある場合は、正準相関分析 (CCA) を使用します。CCA の文書化された R パッケージがあります。

于 2016-06-26T23:32:35.960 に答える