Как получить абсолютные результаты в модели взаимодействия LME - PullRequest
Новая
       121

Как получить абсолютные результаты в модели взаимодействия LME

0 голосов
/ 08 апреля 2020

Мне интересно, как я могу получить абсолютные значения в модели взаимодействия LME. Я имею в виду, без ссылки на результат.

Модель будет выглядеть следующим образом: 

mod1.lme <- lme(volume ~ 0+ Group * Treatment, random= ~1|ID, data = df, na.action = na.omit)

Мой интерес заключается в том, чтобы оценить, оказывает ли лечение объемное воздействие и как оно влияет на разные группы.

Результат: 

Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: df 
       AIC      BIC    logLik
  584.8247 597.5875 -286.4124

Random effects:
 Formula: ~1 | ID
        (Intercept) Residual
StdDev: 0.001383396 21.78922

Fixed effects: volume ~ 0+ Group * Treatment
                          Value Std.Error DF   t-value p-value
Group1                 71.72603  8.263708 35  8.679642  0.0000
Group2                 80.03025  4.906773 35 16.310158  0.0000
Treatment              -4.07192  4.597503 28 -0.885680  0.3833
Group2:Treatment       -2.69588  5.035967 28 -0.535324  0.5967
 Correlation: 
                       Gr1     Grp2   Trt
Group2                0.000              
Treatment            -0.856  0.000       
Group2:Treatment      0.781 -0.291 -0.913

Standardized Within-Group Residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-1.8657899 -0.7139400 -0.1747370  0.9796536  1.9893271 

Number of Observations: 66
Number of Groups: 37

Как изменить код, чтобы получить эффект от лечения как в группе 1, так и во группе 2? Лечение является фиктивной переменной (либо пациент находится на лечении, либо нет).

Причина, по которой я не использую анову, заключается в том, что мне нужны случайные эффекты, поскольку я измеряю глаза, и каждого человека имеет 2.

Спасибо!

PS: я также хотел бы знать, как интерпретировать p-значение группы 1 и группы 2 в одном предложении. Но это не главная цель этого поста.

...