Diseño de dos vías medida repetida con lme4

Question

Me gustaría modelo de un efecto del tratamiento en dos grupos diferentes, controlado por algunos co-variables (como la edad y la educación), y supongo que una de dos manera reiterada medida Anova sería el enfoque correcto - si sí, tengo algunas preguntas sobre cómo el modelo de este diseño.

Estoy un poco confundida acerca de cómo hacer esto con R (y el lme4 paquete), porque me encontré con enfoques diferentes para el mismo diseño. Digamos, he siguientes variables:

• tema
• (grupo control vs grupo de tratamiento)
• tiempo (t0 vs t1, es decir, dos medidas para cada sujeto)
• edad (co-variable)
• educación (co-variable)

Estoy en lo cierto, que, de acuerdo a esta publicación en la Cruz Validado, mi modelo sería parecido a este?

1. modelo: lmer(DV ~ group * time + age + education + (1+time|subject), mydata)

Entonces me encontré con este tutorial. Siguiendo estas instrucciones, mi modelo sería parecido a este?

2. modelo: lmer(DV ~ group * time + age + education + (1|subject) + (1|group:subject) + (1|time:subject), data=mydata)

Ahora tengo dos preguntas:

a) cual de los dos modelos anteriores es correcta? o qué tanto trabajo?

b) mis datos están en formato largo, ¿cómo debería de mi variable subject ? el mismo valor para cada una de ellas medida de la persona, es decir, un valor aparece dos veces en esta variable (para Una persona en el grupo X en t0 y Una persona en el grupo X en t1 con el mismo valor), o de cada fila de observación, ser indicado por un nuevo número de IDENTIFICACIÓN único?

Answer 1

Creo que ahora sé que el modelo funciona, por lo que puedo responder a la pregunta para mí. Ambos modelos de trabajo, depende de la variable.

Para obtener una mejor comprensión de qué aleatoria de las piezas a utilizar, he calculado cuatro modelos:

fit <- lme4::lmer(DV ~ group * time + age + education +
                    (1|lfd) + 
                    (1|group:lfd) +
                    (1|time:lfd),
                  data = mydata)

fit2 <- lme4::lmer(DV ~ group * time + age + education +
                    (1+time|lfd), data = mydata)

fit3 <- lme4::lmer(DV ~ group * time + age + education +
                    (1|subject), data = mydata)

fit4 <- lme4::lmer(DV ~ group * time + age + education +
                    (1|lfd), data = mydata)

Los cuatro modelos producir la misma (efectos fijos) de resultados. lfd es una repetición de número, que se repite un IDENTIFICADOR de 4 veces: una vez por grupo y una vez por hora (para grupos de 2 por 2 puntos en el tiempo son 4 grupos).

subject es la repetición de una ID para cada grupo en ambos puntos del tiempo, es decir, sólo tengo 2 grupos (grupo a y B), no distinguir por time.

Para mí, la quintaesencia - después de tratar de comprender mejor de 2 vías de medidas repetidas con modelos mixtos - es:

Creo que usted no necesita preocuparse acerca de la anidación siempre y cuando no se repita el tema de IDENTIFICACIÓN dentro de los grupos de tratamiento.

(como ya se ha mencionado en esta respuesta, pero en ese momento no entendía por mí. ;-) )