R中的重複效應LMM

直到最近我使用SPSS進行統計，但由於我不再在大學，所以我改變爲R.事情進展順利，但我似乎無法複製我獲得的結果在SPSS中反覆使用LMM。我確實在這裏找到了一些似乎相關的步驟，但那些步驟並沒有解決我的問題。R中的重複效應LMM

這是SPSS腳本我想中的R

MIXED TriDen_L BY Campaign Watering Heating 
    /CRITERIA=CIN(95) MXITER(100) MXSTEP(10) SCORING(1) 
    SINGULAR(0.000000000001) HCONVERGE(0, 
    ABSOLUTE) LCONVERGE(0, ABSOLUTE) PCONVERGE(0.000001, ABSOLUTE) 
    /FIXED=Campaign Watering Heating Campaign*Watering Campaign*Heating 
    Watering*Heating Campaign*Watering*Heating | SSTYPE(3) 
    /METHOD=REML 
    /PRINT=TESTCOV 
    /RANDOM=Genotype | SUBJECT(Plant_id) COVTYPE(AD1) 
    /REPEATED=Week | SUBJECT(Plant_id) COVTYPE(AD1) 
    /SAVE=PRED RESID

使用lme4包RI複製曾嘗試：

lmm <- lmer(lnTriNU ~ Campaign + Watering + Heating + Campaign*Watering 
     + Campaign*Heating + Watering*Heating + Campaign*Watering*Heating 
     + (1|Genotype) + (1|Week:Plant_id), pg)

但這-and我已經嘗試了其他選項隨機部分 - 保留產生錯誤：

Error: number of levels of each grouping factor must be < number of observations

顯然在SPSS前夕事情很好。我懷疑我沒有正確模擬重複的效果？還保存預測值和殘差值對我來說還不是直接的...

我希望任何人都可以指出我的方向。

來源

2016-04-27 B.J.H.M. Possen

您應該提供示例輸入數據以使問題[reproducible]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）。此外，請包括您期望從SPSS獲得的輸出，以便比較R結果。 – MrFlick

要保存輸出，請參閱'？save'和'？write.csv'。要訪問模型估計值，請查看'lmer'的Values部分以及'？summary.lmer'。 – lmo

不應該是'（Week | Plant_id）'嗎？ – Roland

您可能需要取出Week或Plant_id，因爲我認爲您有任意多個變量值，因爲您有案例。如果您將變量添加到模型時間，則可以將觀察值嵌套在較大的單位中。我對SPSS並不熟悉，但是如果您的時間變量是Week（即，如果week對於第一個觀測值爲1，對於第二個觀測值爲2），那麼它不應該是分組因子，而應該是隨機效應該模型。類似於<snip> week + (1 + week|Plant_id)。

k。

來源

2016-05-25 19:58:00

是Plant_id是否嵌套在Genotype和Week表示不同的度量點？如果是這樣，我認爲下面的公式會導致所需的結果：

lmm <- lmer(lnTriNU ~ Campaign + Watering + Heating + Campaign*Watering 
     + Campaign*Heating + Watering*Heating + Campaign*Watering*Heating 
     + (1+Week|Genotype/Plant_id), pg)

Also saving predicted and residual values is not yet straightforward for me...

你的意思是「計算」的「拯救」？在R中，所有相關信息都在返回的對象中，並可通過residuals()或predict()等功能訪問，在保存的對象上調用（在您的情況下爲residuals(lmm)）。

請注意，默認情況下，lmer不使用AD1-covtype。

來源

2016-05-27 06:21:33 Daniel

嗨，丹尼爾，謝謝！（我以爲我已經寫了幾個月前，但顯然我沒有）。 Plant_Id標識每個單獨的工廠，以便SPSS隨着時間的推移（周）追蹤它。此外，感謝您幫助預測和殘留以及AD1-covtype！我仍然在學習R，但事情總是隨着時間而來。 –

R中的重複效應LMM

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