Какая «формула» будет лучшей для этой модели смешанных эффектов

Question

У меня есть следующее исследование, которое я хочу проанализировать с помощью модели смешанных эффектов:

«Субъекты» разделены на две «группы» (лечение A и B).

«Вес» - это записано до и через 3 месяца («Время») после лечения (повторные измерения).

Также необходимо исправить «возраст» и «пол» субъектов.

Главный вопрос: Различаются ли две группы по своему влиянию на вес?

Для смешанных эффектов я рассматривал следующий синтаксис с функцией lmer пакета lme4:

lmer(weight ~ Group*Time + age, (1|subject) + (1|gender), data=mydata)

Это синтаксис правильный, или мне нужно использовать более сложные термины, например, приведенные ниже:

(time|subject)
(time + 1|subject)
(1|subject) + (1|Group:subject) + (1|Time:subject)

Я пытался увидеть разные источники по inte rnet, но литература кажется очень запутанной.

Answer 1

gender не должно быть случайным эффектом (перехватом). Он не соответствует ни одному из обычных требований, чтобы он считался случайным.

(time|subject)

и

(время + 1 | тема)

одинаковы . Это означает, что вы позволяете фиксированному эффекту time варьироваться на разных уровнях subject

(1|subject) + (1|Group:subject) + (1|Time:subject)

, что имеет очень мало смысла. Это говорит о том, что Time вложен в subject, потому что (1|Time:subject) совпадает с (1|subject:Time), а (1|subject) + (1|subject:Time) - это определение того, как указать вложенные случайные эффекты. Добавление (1|Group:subject) кажется странным, и я был бы удивлен, если бы такая модель была идентифицирована. Ваш исследовательский вопрос: «Различаются ли две группы» , это означает, что вы хотите знать фиксированный эффект группы, поэтому (1|Group:subject) не имеет смысла.

Модель:

lmer(weight ~ Group*Time + age + gender, (1|subject), data=mydata)

имеет смысл.

Наконец, этот вопрос должен быть на перекрестной проверке.