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我的数据集包括对 70 个人的治疗开始和结束时的数字分数（“参与”）的两次观察。个人之间的时间不是恒定的，但对这些时间的目视检查表明，在此期间大多数人都在上升

sfa <- read.csv("SFAFinalData.csv", header = TRUE)
groupingFormula <- as.formula(paste(columnName,"~ TIME|ID")) 
dataSubset <- na.omit(sfa[,seq(1:6)])
inputData <- groupedData(groupingFormula, data=dataSubset, labels = list("Weeks post injury", columnName))
m1 <- lme(inputData)

按预期工作

> m1
Linear mixed-effects model fit by REML
Data: inputData 
Log-restricted-likelihood: -631.7963
Fixed: Participation ~ TIME 
(Intercept)        TIME 
18.7616485   0.4220891 

Random effects:
Formula: ~TIME | ID
Structure: General positive-definite
        StdDev     Corr  
(Intercept) 15.4985010 (Intr)
TIME         0.2192035 1     
Residual    13.2272350       

Number of Observations: 140
Number of Groups: 70

我现在正在尝试比较三个子组中每个子组的分析（即参与作为时间的函数）（“类型”：具有三个级别的因子，分别为 10、29 和 31 个人）但是

m2 <- update(m1, fixed = .~.*TYPE)

导致错误

Warning message:
In lme.formula(fixed = Participation ~ TYPE, data = inputData) :
Fewer observations than random effects in all level 1 groups

努力看看我在这里做错了什么：据我所知，我有足够的观察结果？

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尽量不要使用 groupedData。我知道，书中的示例经常使用它，但我发现它是 lme 中最令人困惑的部分。并避免。在公式中，它可能非常贪婪可能导致错误消息的类型。

有很多猜测（请至少发布 str(sfa)），我假设你想要类似的东西：

sfa <- read.csv("SFAFinalData.csv", header = TRUE)
# No grouped Data!
lme(Participation~TIME*TYPE,random=~1|ID,data=sfa)
于 2012-04-12T12:24:50.433 回答