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我在 R my 中有 1 级和 2 级变量的纵向数据dataframe (df)：

ID       Year  Gender Race MathScore DepressionScore MemoryScore
1        1999   M      C     80            15            80
1        2000   M      C     81            25            60
1        2001   M      C     70            50            75
2        1999   F      C     65            15            99
2        2000   F      C     70            31            98
2        2001   F      C     71            30            99
3        1999   F      AA    92            10            90
3        2000   F      AA    89            10            91
3        2001   F      AA    85            26            80

我试过这些：

summary(fix  <- lme(MathScore ~ Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random= Year|ID, data=df, na.action="na.omit")

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random=~1|Year, data=df, na.action=na.omit))

我不明白如何在保持不变的同时在内部进行制作DepressionScore和MemoryScore变化，尤其是在. 此外，我不知道是否正在捕获我的数据中发生的变化。有没有办法重组它？YearGenderRacefix2fix2YearID

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在这种情况下，数学分数在 ID 内变化（年份嵌套在 ID 内），因此 ID 成为您的分组变量，您可以指定：

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random=list( ID = ~ 1), data=df, na.action=na.omit))

获得随机截距模型或

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore,
        random=list( ID = ~ Year), data=df, na.action=na.omit))

得到一个随机斜率的年份。如果您对数学分数随时间的变化感兴趣，那么您可能需要指定一年的固定效应。

summary(fix2 <- lme(MathScore ~ 1+Gender+Race+DepressionScore+MemoryScore+Year,
        random=list( ID = ~ Year), data=df, na.action=na.omit))

您可以通过交互扩展它

PS：你使用的包不是lme4但是nlme。也许您可以将问题的标签更改为nlme或lme4-nlme

PPS：Imo 这个网站提供了使用 lme4 或 nlme 进行纵向数据分析的优秀示例：http ://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer ，应该会有很大帮助

于 2017-03-22T10:30:43.363 回答