Ketika membuat kesimpulan tentang cara-cara kelompok, apakah Interval yang kredibel sensitif terhadap varians dalam subjek sementara interval kepercayaan tidak?

8

Ini adalah spin-off dari pertanyaan ini: Bagaimana membandingkan dua kelompok dengan beberapa pengukuran untuk setiap individu dengan R?

Dalam jawaban di sana (jika saya mengerti dengan benar) saya belajar bahwa varians dalam subjek tidak mempengaruhi kesimpulan yang dibuat tentang mean kelompok dan tidak apa-apa untuk hanya mengambil rata-rata rata-rata untuk menghitung rata-rata grup, kemudian menghitung varians dalam-grup dan menggunakannya untuk melakukan tes signifikansi. Saya ingin menggunakan metode di mana semakin besar varians dalam subjek semakin kurang yakin saya tentang kelompok berarti atau mengerti mengapa tidak masuk akal untuk menginginkan itu.

Berikut adalah plot dari data asli bersama dengan beberapa data simulasi yang menggunakan sarana subjek yang sama, tetapi sampel pengukuran individu untuk setiap subjek dari distribusi normal menggunakan sarana tersebut dan varians dalam-subjek kecil (sd = .1). Seperti yang dapat dilihat, interval kepercayaan level grup (baris bawah) tidak terpengaruh oleh ini (setidaknya cara saya menghitungnya).

masukkan deskripsi gambar di sini

Saya juga menggunakan rjags untuk memperkirakan rata-rata kelompok dalam tiga cara. 1) Gunakan data asli asli 2) Gunakan hanya sarana Subjek 3) Gunakan data simulasi dengan sd dalam-subjek kecil

Hasilnya di bawah ini. Menggunakan metode ini kita melihat bahwa interval kredibel 95% lebih sempit dalam kasus # 2 dan # 3. Ini memenuhi intuisi saya tentang apa yang saya ingin terjadi ketika membuat kesimpulan tentang makna kelompok, tetapi saya tidak yakin apakah ini hanya beberapa artefak dari model saya atau properti interval yang kredibel.

Catatan. Untuk menggunakan rjags, Anda perlu menginstal JAGS dari sini: http://sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/

masukkan deskripsi gambar di sini

Berbagai kode di bawah ini.

Data asli:

structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 
3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 
6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 
10, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 12, 
12, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 
15, 15, 15, 16, 16, 16, 16, 16, 16, 17, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 
18, 18, 18, 18, 18, 2, 0, 16, 2, 16, 2, 8, 10, 8, 6, 4, 4, 8, 
22, 12, 24, 16, 8, 24, 22, 6, 10, 10, 14, 8, 18, 8, 14, 8, 20, 
6, 16, 6, 6, 16, 4, 2, 14, 12, 10, 4, 10, 10, 8, 4, 10, 16, 16, 
2, 8, 4, 0, 0, 2, 16, 10, 16, 12, 14, 12, 8, 10, 12, 8, 14, 8, 
12, 20, 8, 14, 2, 4, 8, 16, 10, 14, 8, 14, 12, 8, 14, 4, 8, 8, 
10, 4, 8, 20, 8, 12, 12, 22, 14, 12, 26, 32, 22, 10, 16, 26, 
20, 12, 16, 20, 18, 8, 10, 26), .Dim = c(108L, 3L), .Dimnames = list(
    NULL, c("Group", "Subject", "Value")))

Dapatkan Subjek Berarti dan mensimulasikan data dengan varians dalam-subjek kecil:

#Get Subject Means
means<-aggregate(Value~Group+Subject, data=dat, FUN=mean)

#Initialize "dat2" dataframe
dat2<-dat

#Sample individual measurements for each subject
temp=NULL
for(i in 1:nrow(means)){
  temp<-c(temp,rnorm(6,means[i,3], .1))
}

#Set Simulated values
dat2[,3]<-temp

Fungsi agar sesuai dengan model JAGS:

 require(rjags) 

#Jags fit function
jags.fit<-function(dat2){

  #Create JAGS model
  modelstring = "

  model{
  for(n in 1:Ndata){
  y[n]~dnorm(mu[subj[n]],tau[subj[n]]) T(0, )
  }

  for(s in 1:Nsubj){
  mu[s]~dnorm(muG,tauG) T(0, )
  tau[s] ~ dgamma(5,5)
  }


  muG~dnorm(10,.01) T(0, )
  tauG~dgamma(1,1)

  }
  "
  writeLines(modelstring,con="model.txt")

#############  

  #Format Data
  Ndata = nrow(dat2)
  subj = as.integer( factor( dat2$Subject ,
                             levels=unique(dat2$Subject ) ) )
  Nsubj = length(unique(subj))
  y = as.numeric(dat2$Value)

  dataList = list(
    Ndata = Ndata ,
    Nsubj = Nsubj ,
    subj = subj ,
    y = y
  )

  #Nodes to monitor
  parameters=c("muG","tauG","mu","tau")


  #MCMC Settings
  adaptSteps = 1000             
  burnInSteps = 1000            
  nChains = 1                   
  numSavedSteps= nChains*10000          
  thinSteps=20                      
  nPerChain = ceiling( ( numSavedSteps * thinSteps ) / nChains )            


  #Create Model
  jagsModel = jags.model( "model.txt" , data=dataList, 
                          n.chains=nChains , n.adapt=adaptSteps , quiet=FALSE )
  # Burn-in:
  cat( "Burning in the MCMC chain...\n" )
  update( jagsModel , n.iter=burnInSteps )

  # Getting DIC data:
  load.module("dic")


  # The saved MCMC chain:
  cat( "Sampling final MCMC chain...\n" )
  codaSamples = coda.samples( jagsModel , variable.names=parameters , 
                              n.iter=nPerChain , thin=thinSteps )  

  mcmcChain = as.matrix( codaSamples )

  result = list(codaSamples=codaSamples, mcmcChain=mcmcChain)

}

Sesuaikan model dengan setiap grup dari setiap dataset:

#Fit to raw data
groupA<-jags.fit(dat[which(dat[,1]==1),])
groupB<-jags.fit(dat[which(dat[,1]==2),])
groupC<-jags.fit(dat[which(dat[,1]==3),])

#Fit to subject mean data
groupA2<-jags.fit(means[which(means[,1]==1),])
groupB2<-jags.fit(means[which(means[,1]==2),])
groupC2<-jags.fit(means[which(means[,1]==3),])

#Fit to simulated raw data (within-subject sd=.1)
groupA3<-jags.fit(dat2[which(dat2[,1]==1),])
groupB3<-jags.fit(dat2[which(dat2[,1]==2),])
groupC3<-jags.fit(dat2[which(dat2[,1]==3),])

Interval kredibel / fungsi interval kepadatan tertinggi:

#HDI Function
get.HDI<-function(sampleVec,credMass){ 
  sortedPts = sort( sampleVec )
  ciIdxInc = floor( credMass * length( sortedPts ) )
  nCIs = length( sortedPts ) - ciIdxInc
  ciWidth = rep( 0 , nCIs )
  for ( i in 1:nCIs ) {
    ciWidth[ i ] = sortedPts[ i + ciIdxInc ] - sortedPts[ i ]
  }
  HDImin = sortedPts[ which.min( ciWidth ) ]
  HDImax = sortedPts[ which.min( ciWidth ) + ciIdxInc ]
  HDIlim = c( HDImin , HDImax, credMass )
  return( HDIlim )
}

Plot pertama:

layout(matrix(c(1,1,2,2,3,4),nrow=3,ncol=2, byrow=T))

boxplot(dat[,3]~dat[,2], 
xlab="Subject", ylab="Value", ylim=c(0, 1.2*max(dat[,3])),
col=c(rep("Red",length(which(dat[,1]==unique(dat[,1])[1]))/6),
rep("Green",length(which(dat[,1]==unique(dat[,1])[2]))/6),
rep("Blue",length(which(dat[,1]==unique(dat[,1])[3]))/6)
),
main="Original Data"
)
stripchart(dat[,3]~dat[,2], vert=T, add=T, pch=16)
legend("topleft", legend=c("Group A", "Group B", "Group C", "Individual Means +/- 95% CI"),
col=c("Red","Green","Blue", "Grey"), lwd=3, bty="n", pch=c(15),
pt.cex=c(rep(0.1,3),1),
ncol=3)

for(i in 1:length(unique(dat[,2]))){
  m<-mean(examp[which(dat[,2]==unique(dat[,2])[i]),3])
  ci<-t.test(dat[which(dat[,2]==unique(dat[,2])[i]),3])$conf.int[1:2]

  points(i-.3,m, pch=15,cex=1.5, col="Grey")
  segments(i-.3,
           ci[1],i-.3,
           ci[2], lwd=4, col="Grey"
  )
}



boxplot(dat2[,3]~dat2[,2], 
xlab="Subject", ylab="Value", ylim=c(0, 1.2*max(dat2[,3])),
col=c(rep("Red",length(which(dat2[,1]==unique(dat2[,1])[1]))/6),
rep("Green",length(which(dat2[,1]==unique(dat2[,1])[2]))/6),
rep("Blue",length(which(dat2[,1]==unique(dat2[,1])[3]))/6)
),
main=c("Simulated Data", "Same Subject Means but Within-Subject SD=.1")
)
stripchart(dat2[,3]~dat2[,2], vert=T, add=T, pch=16)
legend("topleft", legend=c("Group A", "Group B", "Group C", "Individual Means +/- 95% CI"),
col=c("Red","Green","Blue", "Grey"), lwd=3, bty="n", pch=c(15),
pt.cex=c(rep(0.1,3),1),
ncol=3)

for(i in 1:length(unique(dat2[,2]))){
  m<-mean(examp[which(dat2[,2]==unique(dat2[,2])[i]),3])
  ci<-t.test(dat2[which(dat2[,2]==unique(dat2[,2])[i]),3])$conf.int[1:2]

  points(i-.3,m, pch=15,cex=1.5, col="Grey")
  segments(i-.3,
           ci[1],i-.3,
           ci[2], lwd=4, col="Grey"
  )
}


means<-aggregate(Value~Group+Subject, data=dat, FUN=mean)

boxplot(means[,3]~means[,1], col=c("Red","Green","Blue"),
ylim=c(0,1.2*max(means[,3])), ylab="Value", xlab="Group",
main="Original Data"
)
stripchart(means[,3]~means[,1], pch=16, vert=T, add=T)

for(i in 1:length(unique(means[,1]))){
  m<-mean(means[which(means[,1]==unique(means[,1])[i]),3])
  ci<-t.test(means[which(means[,1]==unique(means[,1])[i]),3])$conf.int[1:2]

  points(i-.3,m, pch=15,cex=1.5, col="Grey")
  segments(i-.3,
           ci[1],i-.3,
           ci[2], lwd=4, col="Grey"
  )
}
legend("topleft", legend=c("Group Means +/- 95% CI"), bty="n", pch=15, lwd=3, col="Grey")


means2<-aggregate(Value~Group+Subject, data=dat2, FUN=mean)

boxplot(means2[,3]~means2[,1], col=c("Red","Green","Blue"),
ylim=c(0,1.2*max(means2[,3])), ylab="Value", xlab="Group",
main="Simulated Data Group Averages"
)
stripchart(means2[,3]~means2[,1], pch=16, vert=T, add=T)

for(i in 1:length(unique(means2[,1]))){
  m<-mean(means[which(means2[,1]==unique(means2[,1])[i]),3])
  ci<-t.test(means[which(means2[,1]==unique(means2[,1])[i]),3])$conf.int[1:2]

  points(i-.3,m, pch=15,cex=1.5, col="Grey")
  segments(i-.3,
           ci[1],i-.3,
           ci[2], lwd=4, col="Grey"
  )
}
legend("topleft", legend=c("Group Means +/- 95% CI"), bty="n", pch=15, lwd=3,   col="Grey")

Plot kedua:

layout(matrix(c(1,2,3,4,4,4,5,5,5,6,6,6),nrow=4,ncol=3, byrow=T))

#Plot priors
plot(seq(0,10,by=.01),dgamma(seq(0,10,by=.01),5,5), type="l", lwd=4,
     xlab="Value", ylab="Density",
     main="Prior on Within-Subject Precision"
)
plot(seq(0,10,by=.01),dgamma(seq(0,10,by=.01),1,1), type="l", lwd=4,
     xlab="Value", ylab="Density",
     main="Prior on Within-Group Precision"
)
plot(seq(0,300,by=.01),dnorm(seq(0,300,by=.01),10,100), type="l", lwd=4,
     xlab="Value", ylab="Density",
     main="Prior on Group Means"
)


#Set overall xmax value
x.max<-1.1*max(groupA$mcmcChain[,"muG"],groupB$mcmcChain[,"muG"],groupC$mcmcChain[,"muG"],
               groupA2$mcmcChain[,"muG"],groupB2$mcmcChain[,"muG"],groupC2$mcmcChain[,"muG"],
               groupA3$mcmcChain[,"muG"],groupB3$mcmcChain[,"muG"],groupC3$mcmcChain[,"muG"]
)


#Plot result for raw data
#Set ymax
y.max<-1.1*max(density(groupA$mcmcChain[,"muG"])$y,density(groupB$mcmcChain[,"muG"])$y,density(groupC$mcmcChain[,"muG"])$y)

plot(density(groupA$mcmcChain[,"muG"]),xlim=c(0,x.max), 
     ylim=c(-.1*y.max,y.max), lwd=3, col="Red",
     main="Group Mean Estimates: Fit to Raw Data", xlab="Value"
)
lines(density(groupB$mcmcChain[,"muG"]), lwd=3, col="Green")
lines(density(groupC$mcmcChain[,"muG"]), lwd=3, col="Blue")

hdi<-get.HDI(groupA$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.033*y.max,hdi[2],-.033*y.max, lwd=3, col="Red")

hdi<-get.HDI(groupB$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.066*y.max,hdi[2],-.066*y.max, lwd=3, col="Green")

hdi<-get.HDI(groupC$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.099*y.max,hdi[2],-.099*y.max, lwd=3, col="Blue")

####

#Plot result for mean data

#x.max<-1.1*max(groupA2$mcmcChain[,"muG"],groupB2$mcmcChain[,"muG"],groupC2$mcmcChain[,"muG"])
y.max<-1.1*max(density(groupA2$mcmcChain[,"muG"])$y,density(groupB2$mcmcChain[,"muG"])$y,density(groupC2$mcmcChain[,"muG"])$y)

plot(density(groupA2$mcmcChain[,"muG"]),xlim=c(0,x.max), 
     ylim=c(-.1*y.max,y.max), lwd=3, col="Red",
     main="Group Mean Estimates: Fit to Subject Means", xlab="Value"
)
lines(density(groupB2$mcmcChain[,"muG"]), lwd=3, col="Green")
lines(density(groupC2$mcmcChain[,"muG"]), lwd=3, col="Blue")

hdi<-get.HDI(groupA2$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.033*y.max,hdi[2],-.033*y.max, lwd=3, col="Red")

hdi<-get.HDI(groupB2$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.066*y.max,hdi[2],-.066*y.max, lwd=3, col="Green")

hdi<-get.HDI(groupC2$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.099*y.max,hdi[2],-.099*y.max, lwd=3, col="Blue")




####
#Plot result for simulated data
#Set ymax
#x.max<-1.1*max(groupA3$mcmcChain[,"muG"],groupB3$mcmcChain[,"muG"],groupC3$mcmcChain[,"muG"])
y.max<-1.1*max(density(groupA3$mcmcChain[,"muG"])$y,density(groupB3$mcmcChain[,"muG"])$y,density(groupC3$mcmcChain[,"muG"])$y)

plot(density(groupA3$mcmcChain[,"muG"]),xlim=c(0,x.max), 
     ylim=c(-.1*y.max,y.max), lwd=3, col="Red",
     main=c("Group Mean Estimates: Fit to Simulated data", "(Within-Subject SD=0.1)"), xlab="Value"
)
lines(density(groupB3$mcmcChain[,"muG"]), lwd=3, col="Green")
lines(density(groupC3$mcmcChain[,"muG"]), lwd=3, col="Blue")

hdi<-get.HDI(groupA3$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.033*y.max,hdi[2],-.033*y.max, lwd=3, col="Red")

hdi<-get.HDI(groupB3$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.066*y.max,hdi[2],-.066*y.max, lwd=3, col="Green")

hdi<-get.HDI(groupC3$mcmcChain[,"muG"], .95)
segments(hdi[1],-.099*y.max,hdi[2],-.099*y.max, lwd=3, col="Blue")

Sunting dengan versi pribadi saya dari jawaban dari @ StéphaneLaurent

Saya menggunakan model yang ia gambarkan sebagai sampel dari distribusi normal dengan mean = 0, antara varians subjek = 1 dan dalam error subjek / varians = 0,1,1,10,100. Subset dari interval kepercayaan ditampilkan di panel kiri sementara distribusi lebarnya ditunjukkan oleh panel kanan yang sesuai. Ini meyakinkan saya bahwa dia 100% benar. Namun, saya masih bingung dengan contoh saya di atas tetapi akan menindaklanjutinya dengan pertanyaan baru yang lebih fokus.

masukkan deskripsi gambar di sini

Kode untuk simulasi dan grafik di atas:

dev.new()
par(mfrow=c(4,2))


num.sims<-10000
sigmaWvals<-c(.1,1,10,100)
muG<-0  #Grand Mean
sigma.between<-1  #Between Experiment sd

for(sigma.w in sigmaWvals){

  sigma.within<-sigma.w #Within Experiment sd

  out=matrix(nrow=num.sims,ncol=2)
  for(i in 1:num.sims){

    #Sample the three experiment means (mui, i=1:3)
    mui<-rnorm(3,muG,sigma.between)

    #Sample the three obersvations for each experiment (muij, i=1:3, j=1:3)
    y1j<-rnorm(3,mui[1],sigma.within)
    y2j<-rnorm(3,mui[2],sigma.within)
    y3j<-rnorm(3,mui[3],sigma.within)


    #Put results in data frame
    d<-as.data.frame(cbind(
      c(rep(1,3),rep(2,3),rep(3,3)),
      c(y1j, y2j, y3j )
    ))
    d[,1]<-as.factor(d[,1])

    #Calculate means for each experiment
    dmean<-aggregate(d[,2]~d[,1], data=d, FUN=mean)

    #Add new confidence interval data to output
    out[i,]<-t.test(dmean[,2])$conf.int[1:2]

  }

  #Calculate % of intervals that contained muG
  cover<-matrix(nrow=nrow(out),ncol=1)
  for(i in 1:nrow(out)){
    cover[i]<-out[i,1]<muG & out[i,2]>muG
  }



  sub<-floor(seq(1,nrow(out),length=100))
  plot(out[sub,1], ylim=c(min(out[sub,1]),max(out[sub,2])),
       xlab="Simulation #", ylab="Value", xaxt="n",
       main=c(paste("# of Sims=",num.sims),
              paste("% CIs Including muG=",100*round(length(which(cover==T))/nrow(cover),3)))
  )
  axis(side=1, at=1:100, labels=sub)
  points(out[sub,2])

  cnt<-1
  for(i in sub){
    segments(cnt, out[i,1],cnt,out[i,2])
    cnt<-cnt+1
  }
  abline(h=0, col="Red", lwd=3)

  hist(out[,2]-out[,1], freq=F, xlab="Width of 95% CI",
       main=c(paste("muG=", muG), 
              paste("Sigma Between=",sigma.between), 
              paste("Sigma Within=",sigma.within))
  )

}
r  confidence-interval  mixed-model  jags  error-propagation 
— Labu
sumber
Yah saya baru saja menemukan pertanyaan ini. Tidak ada jawaban diterima: stats.stackexchange.com/questions/12002/…
— Flask
Aneh bahwa tidak ada seorang pun di sini yang tahu "tipuan" saya. Saya baru saja menjawab pertanyaan ini.
— Stéphane Laurent
Saya baru saja melihat sekilas pada model JAGS Anda. Ini berbeda dari model frequentist karena Anda mengasumsikan varians berbeda untuk setiap subjek (bersarang dalam kelompok)
— Stéphane Laurent
... dan model JAGS Anda juga mengasumsikan perbedaan antara masing-masing grup (karena Anda menjalankan model secara terpisah untuk setiap grup, seperti yang saya mengerti)
— Stéphane Laurent
1
"Trik" adalah untuk mengurangi model campuran menjadi model sederhana dengan mengambil pengamatan berarti subyek dalam kasus Anda dan kelompok berarti dalam pertanyaan lain. Saya tidak tahu apa yang harus Anda lakukan tetapi saya mengklaim bahwa distribusi pengambilan sampel model Bayesian Anda tidak sama dengan model yang sering digunakan.
— Stéphane Laurent

Jawaban:

4

Dalam jawaban di sana (jika saya mengerti dengan benar) saya belajar bahwa varians dalam subjek tidak mempengaruhi kesimpulan yang dibuat tentang mean kelompok dan tidak apa-apa untuk hanya mengambil rata-rata rata-rata untuk menghitung rata-rata grup, kemudian menghitung varians dalam-grup dan menggunakannya untuk melakukan tes signifikansi.

Biarkan saya mengembangkan ide ini di sini. Model untuk pengamatan individu adalah

yijk=μi+αij+ϵijk
di mana:

  • yijk adalah k-Pengukuran individu j kelompok i

  • αij∼iidN(0,σb2) adalah efek acak untuk individu j kelompok i

  • ϵijk∼iidN(0,σw2) adalah kesalahan dalam

Dalam jawaban saya untuk pertanyaan pertama Anda , saya telah menyarankan Anda untuk mencatat bahwa seseorang mendapatkan model linear klasik (efek tetap) Gaussian untuk sarana subjeky¯ij∙. Memang Anda bisa dengan mudah memeriksanya

y¯ij∙=μi+δij
dengan
δij=αij+1K∑kϵijk∼iidN(0,σ2)where σ2=σb2+σw2K,
asumsi Kpengukuran berulang untuk setiap individu. Ini tidak lain adalah model ANOVA satu arah dengan faktor tetap.

Dan kemudian saya mengklaim bahwa untuk menarik kesimpulan tentang μi Anda cukup mempertimbangkan model linier klasik sederhana yang pengamatannya berarti subjek y¯ij∙. Pembaruan 12/04/2014 : Beberapa contoh ide ini sekarang ditulis di blog saya: Mengurangi model untuk mendapatkan interval kepercayaan . Saya mendapat kesan bahwa ini selalu berhasil ketika kami rata-rata data di atas tingkat efek acak.

Dalam jawaban di sana (jika saya mengerti dengan benar) saya belajar bahwa varians dalam subjek tidak mempengaruhi kesimpulan yang dibuat tentang mean kelompok dan tidak apa-apa untuk hanya mengambil rata-rata rata-rata untuk menghitung rata-rata grup, kemudian menghitung varians dalam-grup dan menggunakannya untuk melakukan tes signifikansi. Saya ingin menggunakan metode di mana semakin besar varians dalam subjek semakin kurang yakin saya tentang kelompok berarti atau mengerti mengapa tidak masuk akal untuk menginginkan itu.

Seperti yang Anda lihat dari rumus kotak, varian dalam σw2 memainkan peran dalam model untuk sarana kelompok yang diamati.

— Stéphane Laurent
sumber
Model itu masuk akal, namun kodenya sepertinya tidak memasukkan informasi itu dan saya kira inilah yang ingin saya pahami. Apakah saya melakukan ini untuk estimasi parameter ?: lmer(Value~Group -1 + (1|Subject), dat) lmer(Value~Group -1 + (1|Subject), dat2), di mana dat adalah data asli dan dat2 disimulasikan dengan varians dalam subjek yang kecil. Saya mendapatkan kesalahan standar yang sama.
— Labu
Saya belum mencoba, tetapi kedengarannya aneh, Anda menghapus intersep tetap tetapi ada intersepsi acak berdasarkan subjek. Dari sudut pandang teoritis saya tidak melihat masalah tetapi saya tidak tahu persis bagaimana lmerberurusan dengan model tanpa interecept. Pertahankan intersep untuk memastikan.
— Stéphane Laurent
Saya mengikuti instruksi ini karena saya tidak tahu cara mendapatkan perkiraan interval. Pemahaman saya tentang sintaks rumus R rendah sehingga mungkin tidak masuk akal.
— Labu
@Flask AFAIK saat ini tidak ada paket dalam R yang menyediakan cara untuk mendapatkan interval kepercayaan "benar" untuk lmermodel. Untuk model Anda dalam kasus tertentu dari desain seimbang ada beberapa metode kuadrat-terkecil yang tepat, tapi saya tidak tahu apakah mereka tersedia dalam beberapa paket.
— Stéphane Laurent
1
Meskipun saya bertanya-tanya apakah lsmeanspaket bersama dengan pbkrtestpaket tersebut dapat memberikan interval kepercayaan yang baik.
— Stéphane Laurent
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.