Итак, я новичок в линейных смешанных моделях и знаю основы R, но это все.Концептуально я понимаю идею смешанных моделей, но у меня проблемы с синтаксисом и интерпретацией.
У меня есть один показатель результата (уровень в крови), и я пытаюсь увидеть, изменяются ли они с течением времени (который у меня есть в днях, но также может превратиться в дихотомическую переменную базовой линии / периода наблюдения).Тем не менее, все они были в конце испытаны партиями на испытательной машине, что приводит к некоторому межпартийному изменению.Тем не менее, партии являются уникальными для каждой комбинации время-участник (например, участник 1 мог испытывать вещи в пакете 2 в момент времени 1, но пакет 3 в момент времени 2, в то время как участник 2 мог испытывать уровни в партии 4 в оба момента времени).
Таким образом, я хотел бы смоделировать это с использованием идентификатора субъекта в качестве случайного эффекта и других в качестве фиксированных эффектов.
Синтаксис может быть следующим:
lme.model <- lmer(bloodlevel ~ batch + time + (1 | ID), data = dataset, REML=T)
со временем, являющимся временем после первоначального забора крови (на исходном уровне это будет 0, а время наблюдения составит, например, 90 дней).
Когда я делаю: anova(lme.model), чтобы получить значения p, вывод выглядит следующим образом:
Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
batch 5.8020 5.8020 1 54.080 0.6147 0.4365
Time 4.5306 4.5306 1 52.394 0.4800 0.4915
Мне немного непонятно, как это интерпретировать.Означает ли это, что значение p для разницы в уровнях крови в моем образце между двумя временными точками составляло 0,4915?Или как правильно смоделировать это?
Я все еще учусь этому, поэтому, пожалуйста, прости мое невежество.
Редактировать: Пожалуйста, кто-нибудь может мне помочь с этим?