我在线性混合模型中有两个因素。因子 A 被视为固定效应，因子 B 被视为随机效应并嵌套在因子 A 中。谁能告诉我如何使用 nlme R 包做到这一点？
我知道这lme( response~ factorA, random=~1|factorA/factorB)是一种建模方式。但是，此函数将因子 A 视为随机效应。
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这取决于变量的编码方式。中的变量可能有不同的名称factorB，如下所示；那么仅仅具有factorB随机效应就足够了。
factorA factorB
bob bob1
bob bob2
bob bob3
jane jane1
jane jane2
jane jane3
lme(response ~ factorA, random=~1|factorB)
但是你可能factorB对每个级别的变量都有相同的编码factorA，就像这样；那么仅仅具有factorB随机效应是不正确的；相反，您需要随机效应作为它们之间的交互，我认为使用代码:会起作用，但是创建一个新变量可能更具可读性。
factorA factorB
bob rep1
bob rep2
bob rep3
jane rep1
jane rep2
jane rep3
lme(response ~ factorA, random=~1|factorA:factorB)
dat$factorAB <- with(dat, factor(paste(factorA, factorB), sep="."))
lme(response ~ factorA, random=~1|factorAB)
于 2013-05-09T01:50:09.480 回答
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看来您的数据结构使得对个人的观察嵌套在由 标识的组中factorB。这些组进一步嵌套在由 标识的更大的组中factorA。您不希望此层次结构的最高级别拥有自己的随机截距项。相反，您只需使用作为固定效应包含的因素来模拟变化。美好的。然后剩下的就是让截距在factorB. 这正是DWin 所建议的。
lme(response ~ factorA, random=~1|factorB)
但是，这是否真的是您想要的并不完全清楚。从您写的问题中也不清楚您的数据的真实结构是什么。如果您更新问题，我将更新此答案以适应。
于 2013-05-09T01:37:23.213 回答