Estoy tratando de usar lmeel nlmepaquete para replicar resultados de aovANOVA de medidas repetidas. He hecho esto para un experimento de medidas repetidas de un solo factor y para un experimento de dos factores con un factor entre sujetos y un factor dentro de los sujetos, pero tengo problemas para hacerlo para un experimento de dos factores con dos dentro -factores de los sujetos.
Un ejemplo se muestra a continuación. Ay Bson factores de efecto fijo y subjectes un factor de efecto aleatorio.
set.seed(1)
d <- data.frame(
Y = rnorm(48),
subject = factor(rep(1:12, 4)),
A = factor(rep(1:2, each=24)),
B = factor(rep(rep(1:2, each=12), 2)))
summary(aov(Y ~ A*B + Error(subject/(A*B)), data=d)) # Standard repeated measures ANOVA
library(nlme)
# Attempts:
anova(lme(Y ~ A*B, data=d, random = ~ 1 | subject)) # not same as above
anova(lme(Y ~ A*B, data=d, random = ~ 1 | subject/(A+B))) # gives errorNo pude ver una explicación de esto en el libro de Pinheiro y Bates, pero puedo haberlo pasado por alto.
r
anova
mixed-model
repeated-measures
lme4-nlme
mark999
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aovllamada de OP es simplemente un diseño estándar de medidas repetidas, que se analizaría con lmer aslmer(Y~A*B+(1|subject)). (Sin embargo, consulte también esta respuesta para modelos más complicados que permiten estimar la varianza y las correlaciones del efecto cross -Ss: stats.stackexchange.com/questions/13166/rs-lmer-cheat-sheet/… )lmermi código anterior es correcto. Sulmercódigo solo tiene un efecto aleatorio. Lo que sea correcto dependerá del contexto.Su primer intento es la respuesta correcta si eso es todo lo que está tratando de hacer. nlme () resuelve los componentes entre y dentro de ellos, no necesita especificarlos.
El problema con el que te encuentras no es porque no sabes cómo especificar el modelo, es porque las medidas repetidas ANOVA y los efectos mixtos no son lo mismo. Algunas veces los resultados del modelo ANOVA y de efectos mixtos coincidirán. Este es especialmente el caso cuando agrega sus datos como lo haría para un ANOVA y calcula ambos a partir de eso. Pero, en general, cuando se hace correctamente, aunque las conclusiones pueden ser similares, los resultados casi nunca son los mismos. Sus datos de ejemplo no son como medidas reales repetidas donde a menudo tiene réplicas de cada medida dentro de S. Cuando realiza un ANOVA, generalmente se agrega a través de esas réplicas para obtener una estimación del efecto para cada sujeto. En el modelado de efectos mixtos no haces tal cosa. Trabajas con los datos en bruto. Cuando haces eso, tú
[como un aparte, usando lmer () (del paquete lme4) en lugar de lme (), dame valores SS y MS que coinciden exactamente con el ANOVA para los efectos en tu ejemplo, es solo que las F son diferentes]
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