У меня есть экспериментальный дизайн, который требует анализа смешанной модели.Просто чтобы дать представление, у меня есть две группы контрольных и тренировочных вмешательств (Сила и Аэробика), до и после, после того, как эта первая контрольная группа была подвергнута аэробной тренировке, поэтому данные независимы и зависимы.Вот почему я думаю, что смешанная модель подходит в этом случае.
Это мой смешанный код модели, у меня есть 2 фактора, MOMENTO с двумя уровнями, pre (1) и post (5), а также GRUPO, которые 3 уровня, 1 (комбинированное обучение), 2 (Control)и 3 (Аэробика).
lmm_GML5_1 <- lmer(GML5_TER_BRUTO ~ MOMENTO * GRUPO + (1 | SUJEITO), data = Data)
Ниже я покажу свои результаты.Как мы видим, ни GROUP 1, ни MOMENTO 1 не отображаются
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method
['lmerModLmerTest']
Formula: GML5_TER_BRUTO ~ MOMENTO * GRUPO + (1 | SUJEITO)
Data: Data
REML criterion at convergence: 694.8
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.8062 -0.4838 -0.1120 0.4131 4.3846
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
SUJEITO (Intercept) 25.78 5.077
Residual 43.95 6.630
Number of obs: 103, groups: SUJEITO, 46
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
(Intercept) 17.0000 1.9682 82.2119 8.637 3.72e-13 ***
MOMENTO5 -3.2481 2.2539 56.4144 -1.441 0.155
GRUPO2 -0.8340 2.6352 85.6135 -0.316 0.752
GRUPO3 -0.5776 3.0248 93.7429 -0.191 0.849
MOMENTO5:GRUPO2 2.9126 3.0341 56.3067 0.960 0.341
MOMENTO5:GRUPO3 0.2597 3.4966 56.6958 0.074 0.941
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) MOMENTO5 GRUPO2 GRUPO3 MOMENTO5:GRUPO2
MOMENTO5 -0.550
GRUPO2 -0.747 0.411
GRUPO3 -0.651 0.358 0.577
MOMENTO5:GRUPO2 0.409 -0.743 -0.556 -0.264
MOMENTO5:GRUPO3 0.355 -0.645 -0.269 -0.585 0.479
У меня также нет уверенности в моем следующем шаге после запуска смешанной модели, я запустил ANOVA, как я видел в некоторых уроках, однако, но не уверен, как я сделаю вывод, что моя группа или моменты отличаются друг от друга.
anova(lmm_GML5_1,test="F")
Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
MOMENTO 116.107 116.107 1 56.555 2.6418 0.1096
GRUPO 13.289 6.644 2 62.879 0.1512 0.8600
MOMENTO:GRUPO 48.964 24.482 2 56.531 0.5570 0.5760
>