Ví dụ báo cáo cho phân tích mô hình hỗn hợp bằng cách sử dụng lmer trong sinh học, tâm lý học và y học?

Vì sự đồng thuận chung dường như là sử dụng các mô hình hỗn hợp thông qua lmer()R thay vì ANOVA cổ điển (vì các lý do thường được trích dẫn, như thiết kế không cân bằng, hiệu ứng ngẫu nhiên, v.v.), tôi muốn thử với dữ liệu của tôi. Tuy nhiên, tôi lo lắng rằng tôi sẽ có thể "bán" phương pháp này cho người giám sát của mình (người đang mong đợi phân tích cổ điển với giá trị p cuối cùng) hoặc sau đó cho người đánh giá.

Bạn có thể giới thiệu một số ví dụ hay về các bài báo được xuất bản sử dụng mô hình hỗn hợp hoặc lmer()cho các thiết kế khác nhau như các biện pháp lặp lại hoặc nhiều thiết kế bên trong và giữa các chủ đề cho sinh học, tâm lý học, y học?

Cập nhật 3 (Tháng 5, 2013): Một bài báo thực sự hay khác về các mô hình hỗn hợp trong Tâm lý học đã được phát hành trên Tạp chí Bộ nhớ và Ngôn ngữ (mặc dù tôi không đồng ý với kết luận của các tác giả về cách lấy giá trị p , afexthay vào đó hãy xem gói ). Nó thảo luận rất độc đáo về cách chỉ định cấu trúc hiệu ứng ngẫu nhiên. Đi đọc đi!

Barr, DJ, Levy, R., Scheepers, C., & Tily, HJ (2013). Cấu trúc hiệu ứng ngẫu nhiên để kiểm tra giả thuyết xác nhận: Giữ cho nó tối đa . Tạp chí bộ nhớ và ngôn ngữ , 68 (3), 255 21278. doi: 10.1016 / j.jml.2012.11.001

Cập nhật 2 (Tháng 7, 2012): Một bài viết ủng hộ việc sử dụng trong Tâm lý học (xã hội) khi có các hiệu ứng ngẫu nhiên (ví dụ: người tham gia và vật phẩm).
Điều quan trọng là: Nó cho thấy cách lấy giá trị p bằng gói pbkrtest :

Judd, CM, Westfall, J., & Kenny, DA (2012). Xử lý các kích thích như một yếu tố ngẫu nhiên trong tâm lý học xã hội: Một giải pháp mới và toàn diện cho một vấn đề phổ biến nhưng phần lớn bị bỏ qua. Tạp chí tính cách và tâm lý xã hội , 103 (1), 54 Kho69. doi: 10.1037 / a0028347
(chỉ có sẵn dưới dạng Word .doc)

Jake Westfall nói với tôi (mỗi thư) rằng một cách khác để lấy giá trị p cho phép tính gần đúng Kenward-Rogers (được sử dụng trong pbkrtest) là phép tính xấp xỉ Satterthwaite (ít tối ưu hơn), có thể tìm thấy trong gói MixModanovaTab .

Cập nhật nhỏ cho bản cập nhật mới nhất: Gói R của tôi afexchứa chức năng mixed()lấy thuận tiện các giá trị p cho tất cả các hiệu ứng trong một mô hình hỗn hợp. Ngoài ra, cargói giờ cũng có được giá trị p cho các mô hình hỗn hợp khi Anova()sử dụngtest.statistic = "F"

CẬP NHẬT1: Một bài viết khác mô tả lme4

Kliegl, R., Wei, P., Dambacher, M., Yan, M., & Zhou, X. (2011). Hiệu ứng thí nghiệm và sự khác biệt cá nhân trong các mô hình hỗn hợp tuyến tính: ước tính mối quan hệ giữa không gian, đối tượng và hiệu ứng thu hút trong sự chú ý trực quan. Biên giới trong tâm lý học và đo lường định lượng , 1, 238. doi: 10.3389 / fpsyg.2010.00238

Phản hồi ban đầu:

Tôi không có một số ví dụ, chỉ có một ví dụ (xem bên dưới), nhưng biết một số bài báo bạn nên trích dẫn từ Khoa học Tâm lý / Nhận thức. Điều quan trọng nhất chắc chắn là:

Baayen, rh, Davidson, DJ, & Bates, DM (2008). Mô hình hiệu ứng hỗn hợp với các hiệu ứng ngẫu nhiên chéo cho các đối tượng và vật phẩm. Tạp chí bộ nhớ và ngôn ngữ , 59 (4), 390 Hay412. doi: 10.1016 / j.jml.2007.12.005

Một số khác từ Baayen là:

Baayen, rh, & Milin, P. (2010). Phân tích Thời gian phản ứng. Tạp chí nghiên cứu tâm lý quốc tế , 3 (2), 12 trận28.

Tôi thực sự hoàn toàn thích cuốn sách của anh ấy, cũng có một chương giới thiệu hay về mô hình hỗn hợp (và khá rẻ cho một cuốn sách thống kê):
Baayen, RH (2008). Phân tích dữ liệu ngôn ngữ: một giới thiệu thực tế để thống kê sử dụng R . Cambridge, Vương quốc Anh; New York: Nhà xuất bản Đại học Cambridge.

Tôi có thể đoán anh ấy cũng có rất nhiều giấy tờ sử dụng lme4, nhưng vì mối quan tâm chính của tôi không phải là tâm lý học, bạn có thể muốn kiểm tra trang chủ của anh ấy .

Từ lĩnh vực của tôi (lý luận), tôi biết một bài báo này sử dụng lme4:

Fugard, AJB, Pfeifer, N., Mayerhofer, B., & Kleiter, GD (2011). Cách mọi người diễn giải các điều kiện: Chuyển sang sự kiện có điều kiện. Tạp chí Tâm lý học Thực nghiệm: Học tập, Trí nhớ và Nhận thức , 37 (3), 635 Quay648. doi: 10.1037 / a0022329

(mặc dù tôi có cảm giác họ sử dụng thử nghiệm tỷ lệ khả năng để so sánh các mô hình chỉ khác nhau ở các tham số cố định, mà tôi đã nghe không phải là cách chính xác. Tôi nghĩ bạn nên sử dụng AIC thay thế.)

Đây là một bài viết được trích dẫn nhiều về các mô hình hỗn hợp cho sinh thái và tiến hóa:

• Bolker và cộng sự. (2009) Các mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát: một hướng dẫn thực tế cho xu hướng sinh thái và tiến hóa trong Sinh thái học & Tiến hóa Vol. 24 trang 127-135 ( PDF ) ( từ ScienceDirect có liên kết đến Nội dung bổ sung ).

Bài viết sau đây nỗ lực thúc đẩy việc sử dụng mô hình đa cấp trong các thiết lập khoa học xã hội:

• Bliese, PD & Ployhart, RE (2002). Mô hình tăng trưởng sử dụng các mô hình hệ số ngẫu nhiên: Xây dựng mô hình, thử nghiệm và minh họa, Phương pháp nghiên cứu tổ chức, Tập. 5 số 4, tháng 10 năm 2002 362-387. PDF

Để trích dẫn tóm tắt:

Trong bài viết này, các tác giả minh họa cách mô hình hệ số ngẫu nhiên có thể được sử dụng để phát triển các mô hình tăng trưởng để phân tích dữ liệu theo chiều dọc. Ngược lại với các cuộc thảo luận trước đây về các mô hình hệ số ngẫu nhiên, bài viết này cung cấp hướng dẫn từng bước bằng cách sử dụng khung so sánh mô hình. Bằng cách tiếp cận mô hình hóa theo cách này, các tác giả có thể xây dựng một nền tảng hồi quy và ước tính dần dần và đánh giá các mô hình phức tạp hơn. Trong khung so sánh mô hình, bài viết minh họa giá trị của việc sử dụng các thử nghiệm khả năng để đối chiếu các mô hình thay thế (chứ không phải là sự phụ thuộc điển hình vào các thử nghiệm có ý nghĩa liên quan đến các tham số riêng lẻ) và nó cung cấp mã bằng ngôn ngữ nguồn mở R để cho phép người đọc sao chép kết quả.

Việc kiểm tra các bài viết được liệt kê trên Google Scholar khi trích dẫn bài báo này cho thấy một số khách hàng tiềm năng hữu ích khác .

Tôi đang đọc Zuur, AF, Ieno, EN, Walker, N., Saveliev, AA, & Smith, GM (2009). Tác dụng hỗn hợp các mô hình và phần mở rộng trong hệ sinh thái với R . New York, NY: Springer Science + Business Media, LLC. Nó được viết cho các nhà sinh thái học, vì vậy các số liệu thống kê khá dễ theo dõi; Tôi nghĩ rằng nó sẽ hữu ích cho những người từ các ngành khác, chẳng hạn như y học hoặc tâm lý học. Có nhiều trường hợp nghiên cứu bao gồm, và mỗi nghiên cứu có một phần chi tiết về cách viết tốt nhất các số liệu thống kê trong một bài báo.

Một ví dụ tuyệt vời về việc sử dụng các mô hình hỗn hợp trong sinh thái học là:

• " Nhân khẩu học và quản lý các loài xâm lấn Hypericum perforatum . I. Sử dụng các mô hình hiệu ứng hỗn hợp đa cấp để mô tả sự tăng trưởng, tỷ lệ sống và sự thuận lợi trong bộ dữ liệu dài hạn " (Buckely, Briese và Rees 2003).

Thật không may, nó sử dụng các thư viện R cũ.