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我有 $m=4$ 组小鼠(即 group1、group2、group3、group4)。每组有不同数量的小鼠。我在 $l=4$ 不同的状态(即 state1、state2、state3、state4)对每组的每只老鼠测量参数 $(y)$。我想建立一个混合效应模型来分析组、状态和组*状态的影响,允许每只小鼠和每组内的可变性。$group_{m}$ 中的小鼠标有 id (1 ,2,3...,$group_{m}$) 的老鼠数量

$$y_{mln}=\mu +group_{m} +state_{l} +(group*state) {ml}+b {ml}+\varepsilon_{mln} $$ 与 $b_{ml}$ 随机$group_{m}$ 中第 n 个鼠标的效果

我的数据框有以下变量

value (num)
state (factor: 4 levels)
group (factor: 4 levels)
id (within group) (num)

对应的语法是否正确?

lmer(value~group+state+group*state+(1|group))
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你要这个

mouseID <- interaction(group, ID)
lmer(value ~ group * state + (1|mouseID))

每个鼠标的 mouseID 必须是唯一的。

由于组是一个因素,因此您不能同时在固定部分和随机部分中使用它。这将导致无法识别的模型。

于 2012-06-26T22:24:08.100 回答
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我想你要找的是

lmer(value ~ group*state + (1|group) + (1|id))

该模型估计组和状态的固定效应以及它们之间的相互作用(R自动扩展group*stategroup + state + group*state),并估计每组和每只鼠标的效应的随机截距。

于 2012-06-26T21:07:20.397 回答