用于重复测量的Lmer
Lmer是一种用于重复测量的统计模型，它是线性混合效应模型（Linear Mixed Effects Model）的一种实现方式。Lmer模型适用于具有重复测量数据的情况，其中同一被试或观测单元在不同条件下进行多次测量。它可以用于分析长期研究、实验设计、医学研究等领域的数据。
Lmer模型的优势在于能够考虑到数据的层次结构和相关性，同时可以同时估计固定效应和随机效应。固定效应表示不同条件或处理对观测结果的影响，而随机效应则表示个体差异或观测单元之间的相关性。通过考虑这些效应，Lmer模型可以提供更准确和可靠的统计推断。
Lmer模型的应用场景包括但不限于以下几个方面：
- 长期研究：当需要对同一组被试进行多次测量时，Lmer模型可以帮助分析数据并探索时间、处理或其他因素对观测结果的影响。
- 实验设计：在实验中，Lmer模型可以用于分析不同处理条件下的重复测量数据，以评估处理效应和其他因素的影响。
- 医学研究：在医学研究中，Lmer模型可以用于分析患者在不同时间点接受的治疗效果，以及考虑到个体差异和相关性的其他因素。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。
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(重复测量) 干预=组每个参与者被随机分成(固定效果) scale_A =每个参与者在每个数据收集点完成的调查问卷分数(结果) 参与者被随机分配到三种干预措施中的一种，并在三个不同的时间点完成相同的量表为了说明collection_point是一种重复测量，我最初是这样做的： mixed.lmer.A<-lmer(scale_A~intervention+collection_point+in
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contrasts(dat$gr
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2L, 2L, 2L, 2L,
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R version 3.1.0 (2014-04-10)lmerTest package version 2.0-6我的数据的一些特点：
因变量(TRT5ToVerb)是连续的:它对应于以ms表示<
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标题说明了一切:更改随机效果分组变量(例如，重复测量实验中的受试者的名称)的标签(假设是任意的)可以更改lme4中的结果输出。(eruptions ~ waiting + (waiting | subject), data = df))$coefficients[2,1] # = 0.07564181
summary(lmer(eruptions ~ waiting + (waiting | subject), data = df2))$coeffic
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我有后续的重复测量设计:前测-干预-后测。我怀疑的是，是否必须在随机部分中指定mod2 <- lmer(Go_rt ~ pre_
浏览 3提问于2020-05-25得票数 1
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u
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y (z-标准化结果变量)~ a + b (z-标准化covariates)+ c + d )(二进制covariates)+ time1 + time2 (表示在t1或t2上测量的时间假人也就是说，三个测量是嵌套在参与者使用随机拦截。
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、、、
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现在我想知道我是否应该使用一个三层部分嵌
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、、
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