実行したい分析に問題があり、代替手段があるかどうか疑問に思っていました。基本的に、縦方向のデータセット (またはパネル データ) と、カテゴリカルで時不変の従属変数 (グループ メンバーシップ) があります。例えば：
| ID | 時間 | グループ | セックス | 年 | X1 | X2 | X3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | あ | M | 23 | 4 | 6 | 2 |
| 1 | 2 | あ | M | 23 | 2 | 6 | 1 |
| 1 | 3 | あ | M | 23 | 3 | 5 | 4 |
| 2 | 1 | B | ふ | 31 | 5 | 6 | 3 |
| 2 | 2 | B | ふ | 31 | 5 | 7 | 2 |
| 2 | 3 | B | ふ | 31 | 1 | 3 | 1 |
| 3 | 1 | ハ | M | 27 | 4 | 2 | 4 |
| 3 | 2 | ハ | M | 27 | 5 | 3 | 4 |
| 3 | 3 | ハ | M | 27 | 2 | 3 | 3 |
したがって、時不変変数 (性別、年齢) と時変変数 (X1、X2、X3) の両方があり、DV (グループ) は個人内で一定です。通常、ここでの正しい分析は混合多項ロジット回帰になると思いますが、多数のパッケージを試した後、R でそのようなモデルを実行する方法を見つけられませんでした。
グループ メンバーシップをモデル化するために使用できる他の種類の分析があるかどうか疑問に思っていました。縦断判別分析などの他の分析を検討しましたが、それらは多項式ではなくバイナリ結果を使用する傾向があります。「multgee」のようなパッケージも調べましたが、これらのパッケージの結果変数はすべての時点で測定されます (ここでのグループは時間の経過とともに静的です)。
見逃した混合多項モデルに関連するパッケージ、またはこのデータ構造/結果変数を説明するために使用できる別のパッケージはありますか? ここで何か助けていただければ幸いです。