Tôi muốn trích xuất các độ dốc cho từng cá nhân trong một mô hình hiệu ứng hỗn hợp, như được nêu trong đoạn văn sau
Các mô hình hiệu ứng hỗn hợp đã được sử dụng để mô tả các con đường thay đổi riêng lẻ trong các biện pháp tóm tắt nhận thức, bao gồm các thuật ngữ về tuổi tác, giới tính và năm giáo dục là các hiệu ứng cố định (Laird và Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c) ... Phần còn lại, các thuật ngữ độ dốc suy giảm nhận thức cá nhân được trích xuất từ các mô hình hỗn hợp, sau khi điều chỉnh các tác động của tuổi tác, giới tính và giáo dục. Độ dốc còn lại được điều chỉnh cụ thể của từng người sau đó được sử dụng làm kiểu hình kết quả định lượng cho các phân tích liên kết di truyền. Các ước tính này tương đương với sự khác biệt giữa độ dốc của một cá nhân và độ dốc dự đoán của một cá nhân cùng độ tuổi, giới tính và trình độ học vấn.
De Jager, PL, Shulman, JM, Chibnik, LB, Keenan, BT, Raj, T., Wilson, RS, et al. (2012). Quét toàn bộ bộ gen cho các biến thể phổ biến ảnh hưởng đến tốc độ suy giảm nhận thức liên quan đến tuổi . Thần kinh học về lão hóa, 33 (5), 1017.e1 Tiết1017.e15.
Tôi đã xem xét việc sử dụng coefhàm để trích xuất các hệ số cho từng cá nhân, nhưng tôi không chắc đây có phải là cách tiếp cận đúng để sử dụng hay không.
Bất cứ ai có thể cung cấp một số lời khuyên về cách làm điều này?
#example R code
library(lme4)
attach(sleepstudy)
fml <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
beta <- coef(fml)$Subject
colnames(beta) <- c("Intercept", "Slope")
beta
summary(beta)
summary(fm1)