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mixtos - Modelo mixto lineal con efectos repetidos cruzados y estructura de covarianza AR1, en R



modelos mixtos en r commander (2)

Tengo datos fisiológicos internos de los participantes ( part ), que han analizado los estímulos (leyendo periódicos) en tres rondas ( round ), cada uno con cinco documentos ( paper ), y dentro de cada uno hay un número variable de visitas ( visit ) en el periodico. Tengo dos factores fijos ( CONDhier y CONDabund ) más la interacción para predecir el estado fisiológico (por ejemplo, EDA ), que generalmente es autorregresivo. Trato de tener en cuenta las diferencias individuales en fisiología con efectos aleatorios (conformémonos con la intercepción solo por ahora), y tal vez la fatiga durante las rondas con otro efecto aleatorio.

Por lo tanto, mi modelo que me gustaría ejecutar en R sería, en SPSS:

MIXED EDA BY CONDhier CONDabund /FIXED=CONDhier CONDabund CONDhier*CONDabund | SSTYPE(3) /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part) COVTYPE(VC) /RANDOM=INTERCEPT | SUBJECT(part*round) COVTYPE(VC) /PRINT=SOLUTION /METHOD=REML /REPEATED=visit | SUBJECT(part*round*paper) COVTYPE(AR1).

Ahora, he entendido que si bien lme no hace bien los términos cruzados, lmer (que maneja los términos cruzados sin ningún problema) no puede usar diferentes estructuras de covarianza. Puedo ejecutar modelos lme simples como

lme(EDA ~ factor(CONDhier) * factor(CONDabund), random= ~1 |part, na.action=na.exclude, data=phys2)

Pero un modelo más complicado me supera. He leído que los términos cruzados en lme se pueden hacer con definiciones aleatorias como

random=pdBlocked(list(pdCompSymm(~part), pdCompSymm(~round-1), pdCompSymm(~paper-1), pdCompSymm(~visit-1)))

pero eso parece bloquear la estructura AR1, y la segunda intercepción aleatoria para parte * round, de mi parte. Y no estoy tan seguro de que sea igual a mi sintaxis de SPSS.

Entonces, ¿algún consejo? Aunque hay muchos escritos diferentes en lme y lmer, no pude encontrar uno que tuviera términos cruzados y AR1.

(Además, la sintaxis de lme parece bastante oscura: de varias fuentes diferentes he comprendido que | los grupos se encuentran a la izquierda y los que están a la derecha, que hace los términos anidados, que ~ 1 es una intercepción aleatoria, ~ x es una pendiente aleatoria y ~ 1 + x son ambas, pero parece que hay al menos: y -1 definiciones que no pude encontrar en ninguna parte. ¿Existe un tutorial que explique todas las definiciones diferentes?

Considere el paquete R MCMCglmm que permite modelos complejos de efectos mixtos.

https://cran.r-project.org/web/packages/MCMCglmm/vignettes/CourseNotes.pdf

Aunque su implementación puede ser un desafío, puede resolver los problemas que ha tenido. Permite que las fórmulas de efectos fijos y aleatorios se den por separado, por ejemplo.

fixed <- formula(EDA ~ CONDhier * CONDabund) rand <- formula( ~(us(1+ CONDhier):part + us(1+ CONDhier):round + us(1+ CONDhier):paper + us(1+ CONDhier):visit))

La estructura de covarianza entre los efectos aleatorios se proporciona como coeficientes que se pueden examinar utilizando summary() en el objeto MCMCglmm una vez que se haya ejecutado el modelo.