Efecto del tratamiento en un modelo con efectos aleatorios

Question

Estoy trabajando con Ojos (volumen), cada persona tiene dos ojos y estoy utilizando efectos aleatorios para dar cuenta de esto en mi modelo. (modelo lineal de efectos mixtos)

El problema con nlme es que el resultado debe interpretarse siempre con respecto a un valor de referencia. Se puede "eliminar" la referencia borrando el intercepto (0+), pero cuando se utiliza un modelo de interacción, como en este caso para evaluar el efecto de los tratamientos en los diferentes grupos, la salida de la interacción sigue siendo referenciada. (véase el resultado más abajo)

mod1.lme <- lme(volume ~ 0+ Group * Treatment, random= ~1|ID, data = df, na.action = na.omit)

Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: df 
       AIC      BIC    logLik
  584.8247 597.5875 -286.4124

Random effects:
 Formula: ~1 | ID
        (Intercept) Residual
StdDev: 0.001383396 21.78922

Fixed effects: volume ~ 0+ Group * Treatment
                          Value Std.Error DF   t-value p-value
Group1                 71.72603  8.263708 35  8.679642  0.0000
Group2                 80.03025  4.906773 35 16.310158  0.0000
Treatment              -4.07192  4.597503 28 -0.885680  0.3833
Group2:Treatment       -2.69588  5.035967 28 -0.535324  0.5967
 Correlation: 
                       Gr1     Grp2   Trt
Group2                0.000              
Treatment            -0.856  0.000       
Group2:Treatment      0.781 -0.291 -0.913

Standardized Within-Group Residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-1.8657899 -0.7139400 -0.1747370  0.9796536  1.9893271 

Number of Observations: 66
Number of Groups: 37

No estoy seguro de que este sea el modelo correcto para evaluar el efecto del tratamiento teniendo en cuenta la correlación entre los ojos (por lo que el hecho de que, por ejemplo, el ojo izquierdo puede estar en el grupo 1 y el ojo derecho puede estar en el grupo 2, o tal vez tanto el ojo izquierdo como el derecho están en el grupo 1, por ejemplo)

Estaría súper agradecida si me echaran una mano con esto.

Muchas gracias de antemano,

Saludos cordiales,

Answer 1

Su modelo debe tener el siguiente aspecto:

lme(volume ~ 0 + Group + Group:Treatment, ...)

con ... siendo el resto de cosas de tu modelo. Los resultados serán cuatro coeficientes, uno para Group1 y uno para Group2 que representan el volumen en el grupo de control para cada grupo, y uno para Group1:Treatment y uno para Group2:Treatment que representan el efecto del tratamiento en cada uno de los grupos. Con esta sintaxis, no se puede probar directamente si el volumen de referencia o el efecto del tratamiento difieren entre los dos grupos.