nested - 固定効果の相互作用の下にネストされたランダム効果を指定する

Question

おそらく簡単なものです。

混合効果モデルを当てはめたい固定効果と変量効果のデータがあります。

set.seed(1)

df <- data.frame(group = c(rep("A",40),rep("B",40)),
                 treatment = rep(c(rep("T",20),rep("CT",20)),2),
                 class = c(rep("AT1",10),rep("ACT1",10),rep("AT2",10),rep("ACT2",10),rep("BT1",10),rep("BCT1",10),rep("BT2",10),rep("BCT2",10)),
                 value = rnorm(80),
                 stringsAsFactors = F)

df$group <- factor(df$group, levels = c("A","B"))
df$treatment <- factor(df$treatment, levels = c("CT","T"))

固定効果はgroupとtreatmentであり、ランダム効果はであり、私の理解では、との組み合わせclass内にネストされています。grouptreatment

適合させたいモデルは次のとおりです。

value ~ group*treatment

相互作用の場合は、どこに興味の効果がありgroup:treatmentます。もちろんclass、ランダム効果として説明したいのですが、その構文が何であるかを見つけることができないようです。私は試しました： しかし(1|group*treatment/class)、(1|group:treatment/class)両方ともエラーが発生します。

group:treatmentでの列の定義df:

df <- df %>% dplyr::mutate(group_treatment = paste0(group,"_",treatment))

そしてフィッティング：

fit <- lmer(value ~ group*treatment + (1|group_treatment/class), data = df)

うまくいくようですが、それが唯一の方法なのか、それともランダムな効果のネストのような場合のためのより明示的な構文があるのか​​ どうか疑問に思っています。

何か案が？