混合效应纵向数据需要多少数据点？

机器算法验证 r 混合模式 面板数据
2022-03-23 13:10:56

我正在使用 4 个时间波收集纵向数据。尽管该调查是针对同一人群进行的，但不同的个人可能会决定在每个时间点完成它。因此，有些人只完成了一次，有些人完成了两次，有些人完成了三遍，还有一些人参加了所有四波。例如，目前时间 1 大约有 2000 名参与者，时间 2 大约有 1900 人，但只有 1200 人同时参与时间 1 和时间 2（目前我仍在收集时间 3 的数据，所以我还不知道是什么最终匹配的样本将是）。

数据来自不同的组织，所以我想用 R 中的 lmer 使用混合效果来建模。例如

lmer(outcome~"some repeated variables"+"organization level variables"+timewave+(timewave|subject)+(1|organizations))

我的问题是

  • 我是否需要删除仅完成一次或两次的个人以使用随机斜率时间？
  • 考虑到只有 4 个波浪，尝试拟合时间的二次效应是否有意义？（我是否需要删除未参加所有四项的科目？）

    • 非常感谢，

    乔治

    1个回答

    • 不，您不需要删除仅具有一个（或仅有限数量）时间点数据的个人。你认为只有一个时间点的个体对斜率的估计没有任何贡献，但他们对截距的估计有贡献，你想同时估计两者是正确的。数学和算法处理这个问题，所以你不必担心，如果你试图通过放弃你认为不会的观察来猜测事情，你比 lmer 的程序员更有可能犯错误贡献。

    • 是的，您可以用 4 个时间点拟合时间的二次效应。事实上，如果你设计了一个实验来寻找二次效应，你可能会选择有 4 个时间点。（原则上 3 会最大化你的能力，但 4 允许 1 df 来测试二次曲线的拟合）。显然，您至少需要一些人参与至少 3 波。但如上所述，不要删除没有删除的主题。

    其它你可能感兴趣的问题
    上一篇R中有极限函数吗？ 下一篇使用贝叶斯方法重建传统的零假设检验