¿Cómo ejecuto una prueba post hoc para un modelo de efectos mixtos en Rstudio?

Question

Soy nuevo en R y bastante mediocre con SPSS así que necesito un poco de consejo.

Tengo 34 participantes y estoy estudiando cómo varían las propiedades contráctiles de los músculos en 12 puntos diferentes de la espalda. Así que cada persona fue probada en los 12 sitios. 6 niveles vertebrales diferentes (L1, L2, L3, L4, L5, MT) en el lado izquierdo de la columna vertebral y 6 en el lado derecho.

Quiero ver 1) si las propiedades contráctiles varían entre los niveles vertebrales, pero quiero separar los lados izquierdo y derecho para saber exactamente dónde se produce la diferencia. Y 2) si hay diferencias entre lados pero mismo nivel vertebral, por ejemplo L1 a la izquierda vs L1 a la derecha. 3) si hay diferencias de género entre las propiedades contráctiles en cada uno de los 12 sitios.

Me dijeron que hiciera un lmer, pero no estoy seguro de cómo exactamente y cuál es la mejor prueba post-hoc. También importé mi tabla de datos de SPSS. Y no sé si tengo que / cómo convertirlo en texto R porque cuando trato de ejecutar la prueba tiene un error.

También tengo SPSS, por si es más fácil de explicar. Me preocupa estar seleccionando la configuración incorrecta en SPSS.

Además, para un modelo de efectos mixtos, ¿cuál es la forma más adecuada de presentar las estadísticas? ¿Qué valores tendría que proporcionar en un artículo de una revista y qué parámetros tendría que mencionar en los métodos?

Cualquier ayuda será muy apreciada.

Answer 1

Algo así como

lmer(contract ~ gender*side*vert +
  (1|subject) + (1|subject:vert) + (1|subject:side), data = your_data)

Dado que se trata de un diseño de parcela dividida (cada combinación de lado/verso se mide para cada sujeto), puede en principio estimación (side*vert|subject) en lugar de todos los efectos aleatorios enumerados anteriormente, pero en la práctica será demasiado complejo ajustarlo con 34 sujetos. La versión que aquí se presenta estima la varianza entre los sujetos, entre las combinaciones sujeto-versión y entre las combinaciones sujeto-lado (dado que, según tengo entendido, hay una medición por combinación sujeto-lado-versión, esta varianza es equivalente a la varianza residual que se incluye automáticamente en el modelo).

No has dicho mucho sobre cómo están formateados tus datos, pero deberían estar en "formato largo", es decir, tener algo parecido a esto:

 contract gender side vert subject
 1.2      M      L    L1    1
 1.7      M      R    L1    1
 1.2      M      L    L2    1
 ...

(mejor convertir su subject variable a un factor explícitamente).

Existen varios paquetes que pueden realizar pruebas post-hoc, pero emmeans puede ser lo mejor/fácil ( multcomp es otra opción).