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R version 3.1.0 (2014-04-10)
lmer package version 1.1-6
lmerTest package version 2.0-6

現在、分析のために lmer と lmerTest を使用しています。ランダム構造に効果を追加するたびに、summary() を実行すると次のエラーが発生します。

#Fitting a mixed model: 
TRT5ToVerb.lmer3 = lmer(TRT5ToVerb ~ Group + Condition + (1+Condition|Participant) + (1|Trial), data=AllData, REML=FALSE, na.action=na.omit)
summary(TRT5ToVerb.lmer3)
 Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = c("Estimate", "Std. Error", "df",  : length of 'dimnames' [2] not equal to array extent

このような構造のままにしておくと:

TRT5ToVerb.lmer2 = lmer(TRT5ToVerb ~ Group + Condition + (1|Participant) + (1|Trial),  data=AllData, REML=FALSE, na.action=na.omit)

error run summary(TRT5ToVerb.lmer2) はなく、AIC、BIC、logLik 逸脱度、変量効果の推定値、固定効果の推定値とそれに対応する p 値などを返します。

そのため、オブジェクト TRT5ToVerb.lmer3 がそこにあるという事実にもかかわらず、lmerTest を実行すると明らかに何かが発生します。両者の唯一の違いはランダム構造です: (1+Condition|Participant) 対 (1|Participant)

私のデータのいくつかの特徴：

  1. 条件とグループはどちらもカテゴリ変数です。条件は 3 つのレベルで構成され、グループ 2
  2. 従属変数 (TRT5ToVerb) は連続的です: ms 単位の読み取り時間に対応します。
  3. これは反復測定実験であり、参加者ごとに 48 回の観測が行われます (参加者 = 28)

この脅威を読みましたが、明確な解決策がわかりません。データフレームを長い形式に変換する必要があるのでしょうか? もしそうなら、それをlmerでどのように扱うのですか？そうでないことを願っています。

ありがとう！

免責事項: 私は R の専門家でも統計の専門家でもないので、しばらくお待ちください。

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(コメントである必要がありますが、長すぎます/コードの書式設定など)

この偽の例は、lmerTest 2.0-6 および lme4 の開発バージョン (1.1-8; しかし、この例では 1.1-6 からの関連する違いがあるとは思わない...) で正常に動作するようです。

AllData <- expand.grid(Condition=factor(1:3),Group=factor(1:2),
                  Participant=1:28,Trial=1:8)
form <- TRT5ToVerb ~ Group + Condition + (1+Condition|Participant) + (1|Trial)
library(lme4)
set.seed(101)
AllData$TRT5ToVerb <- simulate(form[-2],
               newdata=AllData,
               family=gaussian,
               newparam=list(theta=rep(1,7),sigma=1,beta=rep(0,4)))[[1]]
library(lmerTest)
lmer3 <- lmer(form,data=AllData,REML=FALSE)
summary(lmer3)

プロデュース:

Linear mixed model fit by maximum likelihood  ['merModLmerTest']
Formula: TRT5ToVerb ~ Group + Condition + (1 + Condition | Participant) +  
    (1 | Trial)
   Data: AllData

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
  4073.6   4136.0  -2024.8   4049.6     1332 

Scaled residuals: 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-2.97773 -0.65923  0.02319  0.66454  2.98854 

Random effects:
 Groups      Name        Variance Std.Dev. Corr     
 Participant (Intercept) 0.8546   0.9245            
             Condition2  1.3596   1.1660   0.58     
             Condition3  3.3558   1.8319   0.44 0.82
 Trial       (Intercept) 0.9978   0.9989            
 Residual                0.9662   0.9829            
Number of obs: 1344, groups:  Participant, 28; Trial, 8

Fixed effects:
              Estimate Std. Error         df t value Pr(>|t|)
(Intercept)    0.49867    0.39764   12.40000   1.254    0.233
Group2         0.03002    0.05362 1252.90000   0.560    0.576
Condition2    -0.03777    0.22994   28.00000  -0.164    0.871
Condition3    -0.27796    0.35237   28.00000  -0.789    0.437

Correlation of Fixed Effects:
           (Intr) Group2 Cndtn2
Group2     -0.067              
Condition2  0.220  0.000       
Condition3  0.172  0.000  0.794
于 2014-07-14T15:06:29.077 に答える