lme4 将公式转换为 3 级模型中的代码

Question

我得到了以下公式，需要找到正确的 lme4 代码。我觉得这很有挑战性，找不到可以效仿的好例子……也许你能帮忙？

我有两个患者组：group1 和 group2。两组都来实验室进行了 4 次测试（4 次访问），并且在每次访问期间，他们的记忆被测试了 4 次（4 次召回）。记忆表现应该根据年龄、性别和两个睡眠参数来预测，这些参数在每次访问期间进行评估。

因此，级别 1 应该是 RECALL（索引 i），级别 2 应该是 VISIT（索引 j），级别 3 应该是 主题级别 （索引 k）。

1 级：

MEMSCOREijk = β0jk + β1jk * RECALLijk + Rijk

2级：

 β0jk = γ00k + γ01k * VISITjk + U0jk 
 β1jk = γ10k + γ11k * VISITjk + U1jk

3 级：

 γ00k = δ000 + δ001 * SLEEPPARAM + V0k 
 γ10k = δ100 + δ101 * SLEEPPARAM + V1k

非常感谢您的意见！

Answer 1

这样的事情应该可以工作：

lmer(memscore ~ age + sex + sleep1 + sleep2 + (1 | visit) + (1 + sleep1 + sleep2 | subject), data = mydata)

通过在(1 + sleep1 + sleep2 | subject) 中添加sleep1 和sleep2，您将允许两个睡眠参数的影响因参与者而异（随机斜率），并具有随机截距（下一句更多）。@ 987654325@ 将允许对每次访问进行随机截取（随机截取将模拟不同访问具有更高或更低平均 memscore 的数据），但不允许随机斜率；我认为您不希望通过访问获得睡眠参数的随机斜率 - 每次访问仅测量一次吗？如果是这样，我相信模型不会有坡度变化。

希望对您有所帮助！我发现这本书非常有用：

Snijders, T. A. B. 和 Bosker, R. J. (2012)。多级分析：基本和高级多级建模介绍（第 2 版）：Sage。