如何解决RLmer4包多级模型以0表示法添加随机效果
我不明白这两个模型之间的区别是什么(我使用的是lmer4软件包)
Model.1<-lmer(Y~ X1+ X2+ X3
+(1|Subject) + (0+X1|Subject)+ (0+X2|Subject),data=Data,REML=FALSE)
Model.2<-lmer(Y~ X1+ X2+ X3
+(1|Subject) + (X1|Subject)+ (X2|Subject),REML=FALSE)
当我比较这两个模型时,我得到了不同的自由度(模型1的自由度小于模型2)。但是我不确定(0+ ..)表示法对随机效应有何作用,以及如何在理论水平上决定使用哪种模型(除了比较BIC得分以外)。
解决方法
0 + 符号会抑制随机截距,因此不会在您的模型中进行估计。 Model.1
不会对随机截距与 X1 和 X2 的随机效应之间的相关性进行建模。如果您想对所有随机效应之间的相关性进行建模,可以使用 (1 + X1 + X2|Subject)
。
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