Я моделирую случайный набор данных для смешанной модели.Чтобы смешанная модель имела смысл, точки данных в кластере должны коррелироваться (ICC).Как мне сгенерировать такие данные?
Это мои переменные:
- ID
- база (базовая линия, первое измерение)
- половина (секунда)измерение)
- окончательное (окончательное измерение)
- контроль (контрольная или экспериментальная группа?)
- кластер (факторная переменная, показывающая, к какому кластеру принадлежит человек)
И мне нужны три измерения, вложенные в каждый кластер для корреляции.
N <- 200
ID <- seq(from = 1, to = N, by = 1)
control <- rbinom(n=N, size = 1, prob = .5)
cluster <- as.factor(rbinom(n=N, size = 2, prob = .5) + 1)
base <- rnorm(n=N,mean = 100,sd=15)
half <- base + rnorm(n=N, mean = 0, sd = 3) + control*tau_1
final <- half + control*(tau_2-tau_1) + rnorm(n=N, mean = 0, sd = 3)
df.wide <- data.frame(ID,control,age,cluster,base,half,final)
Код основан на том, что я пишу выше + я добавляю немного шума, таким образом,
rnorm(n=N, mean = 0, sd = 3)
во 2-м и 3-м измерениях.
Как сделать три измерения внутрикорреляционными внутри кластеров?
Спасибо.