Я новичок в линейных смешанных моделях, поэтому мне нужно многому научиться.У меня есть продольные данные белка, измеренные три раза за три года (T0, T1, T2).Этот белок измеряется в 3 отдельных группах (A, B, C).Кроме того, у меня также есть данные по возрасту и полу.Я хотел бы проверить, значительно ли изменяется белок с течением времени в каждой из трех групп после поправки на возраст и пол.
Я пытался использовать R только для одной из этих групп (группа C), с белком в качестве зависимой переменной, временем, возрастом и полом в качестве фиксированных факторов и индивидуумом в качестве случайных факторов.Но я не уверен, правильно ли ставить контролирующие факторы (возраст и пол) в качестве фиксированных.Кроме того, возможно ли сравнение между 3 группами на модели?Имеет ли индивидуальность в качестве случайных факторов уже учет межличностных различий, таких как возраст и пол, так что мне не нужно учитывать их в фиксированных факторах?
Я получил случайную корреляцию эффектов -0,77, котораяозначает, что чем выше базовое значение белка для одного человека, тем больше он будет испытывать снижение уровня белка в последующие годы, верно?
Цените любую помощь!
Mymodel <- lmer(Protein ~ Time + Gender + Age + (1 + Time | Number), db)
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula:
Protein ~ Time + Gender + Age + (1 + Time | Individual)
Data: db
REML criterion at convergence: 497.9
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.7724 -0.4344 -0.2301 0.3581 2.1297
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
Individual (Intercept) 133.598 11.558
Time 5.981 2.446 -0.77
Residual 26.496 5.147
Number of obs: 73, groups: Number, 27
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) -17.9939 19.4572 -0.925
Time -1.6335 0.9283 -1.760
GenderMale -0.5786 3.6547 -0.158
Age 0.7455 0.3091 2.411
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) Time GndrMl
Time -0.133
GenderMale 0.268 0.007
Age -0.986 0.020 -0.353