R: ¿Cómo el "control" de otra variable en el Lineal de Efectos Mixtos modelo de Regresión?

Question

Esencialmente, tengo dos colineales variables que podrían ser vista como al azar o como efectos fijos, una variable dependiente estoy ajuste del modelo a, y una variable que es seguramente un efecto aleatorio.

Dependiente de la var: Número de neuronas de los picos (FiringRate) en una región específica de mousebrain

Los efectos fijos:

1) Time a la que los datos de la muestra fue tomada (en una escala lineal en días -- un día, dos, sería 2, el día 5 será el 5, y así sucesivamente)

2) El Age del ratón en días (así que definitivamente hay colinealidad entre este y el Time variable, pero hay suficientes ratones de diferentes edades para hacer que esto valga la pena como una variable independiente)

Efecto aleatorio: Subject -- "Nombre" (número de IDENTIFICACIÓN) del ratón

Esencialmente, me pregunto si sería apropiado para ejecutar dos LMEs. En la primera, me gustaría tratar Age y Subject como variables aleatorias con el fin de controlar los efectos de la Age (y por tanto la colinealidad entre Age y Time) y ver si el Tiempo es un predictor significativo del número de espigas (variable dependiente). En el segundo, me gustaría entrar en Time y Subject como variables al azar, para ver si Age fue un predictor significativo.

library(lme4)
a = lmer(FiringRate ~ Time + (1|Age) + (1|Subject))
b = lmer(FiringRate ~ Age + (1|Time) + (1|Subject))

Answer 1

No creo que las cuestiones que aquí se pueden abordar en una simple respuesta publicada en línea. Me gustaría añadir:

1. la inclusión de la edad y el tiempo es problemático y debe ser pensado. No está claro para mí lo que el beneficio es de tener ambas variables en el modelo. Que se puede hacer. Pero no por evitar el problema de hacer que una de las variables de un efecto aleatorio.
   1.5. si desea incluir la edad, por lo que entiendo, se incluye la edad como la edad al inicio del experimento. Esto no debe ser colineal con otros datos y debe ser informativo.
2. Yo sería muy reacios a incluir la Edad y el tiempo como los efectos aleatorios en este modelo. La suposición de que el modelo de efectos aleatorios es que los clusters son intercambiables.
   2.5. Hay una tendencia en el código R que he visto para incluir múltiples efectos aleatorios. No estoy seguro de por qué. Una vez que usted vaya más allá de un único efecto aleatorio, simple o único efecto aleatorio agrupado en el otro, la complejidad del modelo es significativo y, a menudo, no se justifica.

3. No creo que los modelos de escritos sentido. El siguiente tiene sentido para mí y son defendibles:

   lmer(FiringRate~ Time + (1|Subject))

   lmer(FiringRate~ Time + (Time|Subject))

   lmer(FiringRate~ Time + age_atstart + (Time|Subject))