了解 lme 的输出

机器算法验证 r 混合模式
2022-03-27 17:35:30

我在解释使用 lme 执行的分析结果时遇到了一些困难。我进行了一个实验，受试者必须估计在涉及空间测量的任务中经过的时间（例如，受试者观看了汽车行驶一定距离的视频游戏）。我的目标是确定感知时间与汽车行驶空间之间是否存在线性关系。受试者经历了两种不同的情况（例如汽车行驶了两个距离），每种情况都重复了两次。因此，鉴于涉及重复测量的实验设计的性质，我不能使用简单的线性模型，但我必须使用带有随机截距的混合效应线性模型。

我使用R语言，我采用这个公式来解决我的问题

library(nlme)
summary(lme(Time ~ Distance, data = my_Table, random = ~1 | Subject))

我得到的输出是：

Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: my_Table 
      AIC      BIC    logLik
  608.315 618.4454 -300.1575

Random effects:
 Formula: ~1 | Subject
        (Intercept) Residual
StdDev:    2.964139 4.919044

Fixed effects: Time ~ Distance
                                          Value Std.Error DF  t-value p-value
(Intercept)                            5.518714 0.8212930 64 6.719543  0.0000
 Distance                              0.013092 0.0053225 64 2.459718  0.0166
 Correlation: 
                                       (Intr)
 Distance                              -0.415

Standardized Within-Group Residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-1.2904862 -0.4302117 -0.2593047  0.2081889  5.0914269 

Number of Observations: 95
Number of Groups: 30

现在，这个输出告诉我什么？据我研究我在网上找到的文献（我不是统计学家......），如果我是对的，这些结果告诉我时间和空间之间存在线性关系，因为 b = 0.013092 和 p -价值很重要。

现在，如果 p 值不显着，这是否意味着时间和空间之间没有线性关系？

2个回答

在回答时，我将假设您所做的建模假设是正确的，并且您正确运行了程序，因为您的问题仅涉及对输出的解释。在涉及单个协变量的线性模型中，您可以通过检验斜率系数是否为 0 或检验响应与协变量之间的 Pearson 相关性是否为 0 来检验线性关联。

您测试了斜率系数并得到了一个小的正斜率。该系数为 0 的检验的 p 值为 0.0166。如果该 p 值低于您想要的显着性水平，您将得出结论，协变量和响应之间存在某种关系。使用传统的显着性水平 0.05，您将拒绝不存在关系的原假设。然而，斜率似乎很小，截距是模型中的主要项。说相关性不为零与说相关性很强是不一样的。您应该查看相关性的 95% 置信区间，并考虑其上限说明了什么。如果与您的强相关性约为 0.6，上限为 0。

解决您的第二个问题，如果 p 值不低于您的显着性水平，则您不会得出任何结论。你所知道的是，数据没有提供足够的证据表明相关性不同于 0。这可能是因为它是 0 或非常接近 0。但更重要的是，可能是样本量不够大，无法达到结论是它与 0 不同。现在，如果您改为解决强相关性的问题，而 0.6 是您对强的定义，那么 Pearson 相关性的 95% 置信区间的上限可能低于（也许远下面）0.6，您仍然可以至少声称相关性不强。

进一步澄清。您的问题是该测试是否提供了线性关系的证据。事实上，线性是模型的一个假设——模型不测试线性。因此，变量之间的关系实际上可能是非线性的。在这种情况下，模型可能会显示效果或无法显示效果。

所以，回到你的问题——考虑到这里已经发布的内容——低 p 值（高 t 值）提供了变量之间关系的证据，但没有说明这种关系是线性的还是不是（因为这是假设的，而不是明确测试的）。

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