Tôi đã xem qua tổng quan này về các công thức lm / lmer R của @conjugatep Warrior và bị nhầm lẫn bởi mục sau:
Bây giờ giả sử A là ngẫu nhiên, nhưng B là cố định và B được lồng trong A.
aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d)
Dưới đây công thức mô hình hỗn hợp tương tự lmer(Y ~ B + (1 | A:B), data=d) được cung cấp cho trường hợp tương tự.
Tôi hoàn toàn không hiểu ý nghĩa của nó. Trong một thí nghiệm nơi các đối tượng được chia thành nhiều nhóm, chúng ta sẽ có một yếu tố ngẫu nhiên (các đối tượng) được lồng trong một yếu tố cố định (các nhóm). Nhưng làm thế nào một yếu tố cố định có thể được lồng trong một yếu tố ngẫu nhiên? Một cái gì đó cố định lồng trong các đối tượng ngẫu nhiên? Nó thậm chí có thể? Nếu không thể, các công thức R này có ý nghĩa không?
Tổng quan này được đề cập được một phần dựa trên các trang của cá tính dự án về làm ANOVA trong R bản thân dựa trên này hướng dẫn về các biện pháp lặp đi lặp lại trong R . Có ví dụ sau đây cho các biện pháp lặp lại ANOVA được đưa ra:
aov(Recall ~ Valence + Error(Subject/Valence), data.ex3)Ở đây các đối tượng được trình bày với các từ có hóa trị khác nhau (yếu tố với ba cấp độ) và thời gian thu hồi của chúng được đo. Mỗi môn học được trình bày với các từ của cả ba cấp độ hóa trị. Tôi không thấy bất cứ điều gì được lồng trong thiết kế này (nó xuất hiện chéo, theo câu trả lời tuyệt vời ở đây ), và vì vậy tôi sẽ ngây thơ nghĩ rằng Error(Subject)hoặc (1 | Subject)nên là thuật ngữ ngẫu nhiên thích hợp trong trường hợp này. Các Subject/Valence"làm tổ" (?) Là khó hiểu.
Lưu ý rằng tôi hiểu đó Valencelà một yếu tố bên trong chủ đề . Nhưng tôi nghĩ đó không phải là yếu tố "lồng nhau" trong các môn học (bởi vì tất cả các môn học đều trải qua cả ba cấp độ Valence).
Cập nhật. Tôi đang khám phá các câu hỏi trên CV về mã hóa lặp đi lặp lại ANOVA trong R.
Ở đây, những điều sau đây được sử dụng cho các biện pháp A cố định / lặp lại A và ngẫu nhiên
subject:summary(aov(Y ~ A + Error(subject/A), data = d)) anova(lme(Y ~ A, random = ~1|subject, data = d))Ở đây cho hai hiệu ứng cố định trong phạm vi chủ đề / lặp đi lặp lại A và B:
summary(aov(Y ~ A*B + Error(subject/(A*B)), data=d)) lmer(Y ~ A*B + (1|subject) + (1|A:subject) + (1|B:subject), data=d)Ở đây cho ba hiệu ứng bên trong chủ đề A, B và C:
summary(aov(Y ~ A*B*C + Error(subject/(A*B*C)), data=d)) lmer(Y ~ A*B*C + (1|subject) + (0+A|subject) + (0+B|subject) + (0+C|subject) + (0+A:B|subject) + (0+A:C|subject) + (0+B:C|subject), data = d)
Những câu hỏi của tôi:
- Tại sao
Error(subject/A)và khôngError(subject)? - Là nó
(1|subject)hay(1|subject)+(1|A:subject)hay đơn giản(1|A:subject)? - Là nó
(1|subject) + (1|A:subject)hay(1|subject) + (0+A|subject), và tại sao không đơn giản(A|subject)?
Đến bây giờ tôi đã thấy một số chủ đề tuyên bố rằng một số trong những điều này là tương đương (ví dụ: thứ nhất: một tuyên bố rằng chúng giống nhau nhưng yêu cầu ngược lại đối với SO ; thứ ba: loại khiếu nại rằng chúng giống nhau ). Có phải họ không?
subject/condition, thì đây là khái niệm không rõ ràng vì dường như nó gợi ý rằng các điều kiện được lồng trong các đối tượng, khi rõ ràng nó ngược lại, nhưng mô hình thực sự phù hợp là subject + subject:condition, một mô hình hoàn toàn hợp lệ với các hiệu ứng chủ thể ngẫu nhiên và đối tượng ngẫu nhiên X dốc.
lm và aovcông thức? Nếu tôi muốn có một nguồn có thẩm quyền về chính xác những gì aov(nó là một trình bao bọc cho lm?) Và các Error()điều khoản hoạt động như thế nào , tôi nên tìm ở đâu?
aovlà một trình bao bọc lmtheo nghĩa lmđược sử dụng cho bình phương nhỏ nhất phù hợp, nhưng aovthực hiện một số công việc bổ sung (đáng chú ý là dịch thuật Errorngữ cho lm). Nguồn có thẩm quyền là mã nguồn hoặc có thể là tài liệu tham khảo được đưa ra trong help("aov"): Chambers et al (1992). Nhưng tôi không có quyền truy cập vào tài liệu tham khảo đó, vì vậy tôi sẽ xem xét mã nguồn.