Интерпретация линейной модели смешанного эффекта - PullRequest
0 голосов
/ 17 апреля 2019

Я пытаюсь i интерпретировать выходные данные для модели линейного смешанного эффекта в продольных данных.

У меня есть 3 группы, определенные в категории под названием «STATUSB» (факторы = HC, BON и BNON).Каждая группа состоит из глаз и повторных мер для этих глаз.Я использовал LME (пакет nlme), чтобы иметь возможность включать различные моменты времени и учитывать межглазную корреляцию (случайные эффекты = ~ 1 | PatientID / EyeID).

Проблема возникает, когда я пытаюсь интерпретировать вывод.Я прилагаю 2 картинки.

Picture 1 Picture 2

Изображение 1: контрольное значение - Здоровая контрольная группа.Время значимо (p = 0,0001), а оценка времени отрицательна (E = -0,001). Поскольку время было значительным, я сделал еще одну модель, чтобы исследовать, существует ли конкретная группа в столбце STATUS, на которую влияет время.Или время влияет на всех одинаково.Это показано на рисунке 2.

Рисунок 2: контрольное значение - Здоровая контрольная группа.Здесь я сделал «время: статус». Время здесь больше не имеет значения (ПОЧЕМУ ??) и не имеет значения для взаимодействий.Но что еще более удивительно, оценки для взаимодействий являются одним отрицательным (для BNON) и одним положительным (для BON).

Итак, вопросов :

1) Возвращаясь к рисунку 1, мне интересно, что движет отрицательной оценкой для переменной «Время», как мы можем видеть вмодель на рисунке 2, что оценки наших групп один отрицательный и один положительный.

2) Можно ли увидеть изменение каждой группы с течением времени с помощью этой модели?(не сравнивается с эталонным значением).

3) Как я могу интерпретировать (на словах) эти ДОЛГОСУДАРСТВЕННЫЕ данные для моих групп?есть ли различия между ними?они ухудшаются со временем?

Я хочу видеть, в основном, есть ли продольные различия во времени внутри групп, и если да, меня также интересует, есть ли различия в группах.

Я надеюсь, что объяснил это правильно, но если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, спросите!с удовольствием уточню.Я немного спешу с этим анализом, поэтому любая помощь очень приветствуется!

Большое спасибо заранее,

С уважением,

Лили

Код для рисунка 1:

GCIP~Initial.Age+ Sex+ Time+ Status, random= ~1|PatientID/EyeID

Код для рисунка 2:

GCIP~Initial.Age+ Sex+ Time:Status, random= ~1|PatientID/EyeID
...