当缺少结果时,使用 nlme 正确建模纵向相关性 (R)

如何解决当缺少结果时,使用 nlme 正确建模纵向相关性 (R)

我有长格式的纵向数据,前两个主题看起来像这样:

  id X  M     Y
1  1 0 M1  2.53
2  1 0 M2  1.45
3  1 0 M3  1.17
4  1 0 M5  0.78
5  1 0 M7 -0.95
6  1 0 M9 -0.07
7  2 1 M1 -0.81
8  2 1 M2 -1.66
9  2 1 M3 -0.01
10 2 1 M5  0.39

M1 到 M9 表示九个不同的固定测量场合。与纵向数据一样,缺少一些结果 Y。受试者 id 1 错过了 M4、M6、M8 的结果,id 2 错过了 M4 和 M6 到 M9。数据中的其他主体在不同点上遗漏了数据。

一个随机截距模型拟合 lme 与场合和协变量 X 作为固定效果是

lme(fixed = Y ~ M + X,random = ~ 1 | id,data  = dat)

众所周知,这会隐含地产生复合对称相关结构,并且只要缺失的结果是 MAR,估计值就是一致的。如果复合对称性不合理,则可以选择添加随机斜率或指定不同的相关结构,例如非结构化。

lme(fixed = Y ~ M + X,data  = dat,correlation = corSymm())

然后在输出中我得到 M1 到 M9 的组内相关矩阵。但是,lme 如何知道哪些时间点 M 是相邻的,即排序是什么以及两个结果不相邻的位置?例如,对于 id 1,看起来 lme 将其前 6 个测量值作为 M1、M2、...、M6,而不是应该是 M1、M2、M3、M5、M7,和M9。所以我担心非结构化相关矩阵被错误地估计。有没有办法将信息传递给 lme 每个 Y 关注的时间点?

解决方法

如果M1到M9是固定的测量场合,可以识别为时间,作为连续变量处理。

library(nlme)
# arbitrary time selected from the measurement occasion labels
dat$T <- as.numeric(sub("M","",dat$M))
lme(fixed = Y ~ T + X,random = ~ 1 | id,data  = dat) 

或者,corSymm 结构可以包含有关时间协变量的信息并定义测量的顺序。

corSymm(form = ~ T)

请注意,T 必须包含一系列连续整数才能成功用作相关结构中的时间协变量。

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