Переход от SPSS к R: определение модели с двумя перехватами в gls со случайным эффектом и повторным измерением - PullRequest
Новая
       6

Переход от SPSS к R: определение модели с двумя перехватами в gls со случайным эффектом и повторным измерением

0 голосов
/ 13 сентября 2018

Я новичок в R и пытаюсь воспроизвести результаты моих анализов SPSS, но, похоже, что-то упустил.

Я пытаюсь запустить линейную модель смешанных эффектов, используя gls в пакете nlme.Синтаксис SPSS, который я пытаюсь воспроизвести, таков: 

MIXED Satisfaction_A BY Role
  /FIXED=Role | NOINT SSTYPE(3)
  /METHOD=ML
  /PRINT=SOLUTION TESTCOV
  /RANDOM=Role | SUBJECT(focalid) COVTYPE(UNR)
  /REPEATED=Role | SUBJECT(dyadid*focalid) COVTYPE(UNR).

По сути, это модель с двумя перехватами с вложенными данными, где Focal ID - это переменная уровня 2 / вложенности, которая содержит 2 ответа для удовлетворенности, выделенныхпо ролям.

Код R, который у меня есть на данный момент: 

gls(Satisfaction_A ~ Role -1, #Two-intercept approach
       data = chlpairwise,
       correlation = corSymm(form = ~1|focalid/dyadid),
       weights = varIdent(form = ~1|Role),
       method = "ML",
       na.action = na.omit)

Коэффициенты регрессии очень похожи на коэффициенты из SPSS.Но что мне не хватает в коде, чтобы я мог просматривать параметры ковариации, как в SPSS? Параметры ковариации SPSS

Большое спасибо!Я надеюсь продолжать учиться, чтобы в конечном итоге я смог вернуть этому сообществу всю полученную помощь.:)

1 Ответ

0 голосов
/ 13 сентября 2018

Вероятно, вам нужно использовать функцию getVarCov(), которая возвращает предельную ковариационную матрицу из подобранной предельной модели.Это также будет работать, если вы подходите к линейной модели смешанных эффектов, используя функцию lme().

...