Я понимаю, что могу использовать lmer, но я хотел бы предпринять повторные измерения, чтобы выполнить как внутригрупповой, так и межгрупповой анализ. Поэтому я пытаюсь сравнить разницу уровней метаболитов между тремя группами (контроль, заболевание 1 и заболевание 2) во времени (измерения, собранные в два момента времени), а также провести внутригрупповое сравнение, сравнивая момент времени 1 с моментом времени 2 .
Важно отметить - это субъекты, отправляющие образцы, а не временные пробные посещения, где образцы были взяты в тот же день или около того. Например, моментом времени 1 для одного субъекта может быть 1995 г., моментом 1 времени для другого субъекта 1996 г., разница между моментом 1 времени и моментом 2 также не согласована. В среднем около 5 лет, но максимум 15, минимум 5 лет.
У меня 43, 45 и 42 предмета соответственно в каждой группе. Моя переменная ответа будет, скажем, метаболит 1, предиктором будет группа. У меня также есть ковариаты, которые я бы хотел учесть, такие как возраст, ИМТ и пол. Я также должен был бы принять во внимание идентификацию семьи (что я имею случайный эффект в моей модели lmer). Мой столбец с временем имеет 0 для отметки времени 1, а 1 - время 2). Я понимаю, что должен разделять команду внутри и между субъектами, однако я не уверен, как это сделать. Из моего понимания до сих пор:
Если я использую anova_test, моя формула, которая должна быть указана для между предметами, будет: любая разница в каждой группе (TP1 против TP2), я не уверен, как бы я это уточнил (ниже не правильно).
Metabolite1 ~ Time + Error(ID/Time)
Вопрос в том, как мне все это объединить, чтобы указать между и внутри предметными сравнениями, которые я хотел бы, и учесть такие ковариаты, как пол, возраст и ИМТ? Я предполагаю, что если я укажу ковариаты, это станет ANCOVA, а не ANOVA?
Какой-то пример кода, который я обнаружил, который имел как дизайн сравнения объектов между объектами, так и внутри него (названный смешанной ановой).
aov1 <- aov(Recall~(Task*Valence*Gender*Dosage)+Error(Subject/(Task*Valence))+(Gender*Dosage),ex5)
Где он указывает, что в пределах предмета сравнения находится в пределах ошибки. Также объяснено здесь https://rpkgs.datanovia.com/rstatix/reference/anova_test.html
Однако мой, который, как я понимаю, в настоящее время очень неправильный (отсутствует правильный при сравнении предметов).
repmes<-anova_test(data=mets, Metabolite1~ Group*Time + Error(ID/Time), covariate=c("Age", "BMI",
"Gender", "FamilyID")
В конечном итоге я хотел бы определить из этого с помощью соответствующих тестов после ho c (если p <0,05), есть ли какие-либо существенные различия в выражении метаболита 1 между группами между двумя временными точками (т.е. со временем), и есть ли какие-либо существенные различия между субъектами, сравнивающими TP1 с TP2. Пожалуйста, кто-нибудь может помочь. </p>