我使用R和lme4建模了羣體心理治療主題隨時間的變化。 我的數據具有以下結構:三級部分嵌套模型
- 受試者(ID)
- 時間(碼1-10等距間隔重複測量)
- 結果(每重複測量)
- 處理(0/1心理治療/等候名單控制)
我先用隨機的斜率和截距兩級模式運作良好,很簡單:
lmer(outcome ~ time * treatment + (time | subject), data=data, REML=FALSE)
現在我想知道是否應該使用三級部分嵌套模型,因爲羣體心理治療主題嵌套在治療師(那裏提供治療的幾個治療師),但控件是非嵌套的。我想我應該至少考慮治療師的主要影響,如De Jong,Moerbeek & Van der Leeden(2010)所論證的那樣。
De Jong,K.,Moerbeek,M.,& Van der Leeden,R.(2010)。縱向三級多級模型的先驗功效分析:治療師效應的例子。 Psychotherapy Research,20(3),273-284。
我發現下面的鏈接非常有用的資源下「部分嵌套模型」: http://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer
筆者給出了幾乎相同的一個模式,我想下面的代碼進行測試:
lmer(outcome ~ time * treatment + (1 | group:subject) + (0 + time | therapist:subject) + (0 + time:treatment | group) + (0 + treatment | group), data=data)
他提供的數據實際上是相同的,但他在模型中添加了「組」變量。我不明白爲什麼這是因爲治療/對照組與治療/非治療組相同。如果一個受試者接受了治療,而不是他在實驗組中的受試者,如果他不在對照組中。你會如何編寫這個三層部分嵌套模型?我知道這對於Crossvalidated論壇來說更是一個問題,我把它發佈在那裏沒有任何迴應,我真的感到困惑。謝謝。
爲什麼不寫信給相應的作者,特別是關於你的查詢關於組和治療的區別? –