通常，建模中使用的数据结构相对简单——每行一个主题。相比之下，我正在分析一个国家/地区的服务可访问性，每个地区代表一行数据。
我有县（共 14 个）和年份（共 7 个）的医疗服务报价数据。我需要报告年份和当地人口调整后的估计值。
offer ~ year + population + (1 | county)
使用以下数据格式进行此类建模是否正确？
还是每个县都有多行数据的问题？我可以选择以不同的方式准备我的数据，例如，也可以按月。以不同的方式准备数据给了我不同的行数，可能导致更窄的置信区间。这种数据操作可能会导致哪些其他偏差？这里有什么好的做法？
使用以下数据格式进行此类建模是否正确？
是的，型号：
offer ~ year + population + (1 | county)
调整每个内的重复措施county
还是每个县都有多行数据的问题？
不，这正是我们在这种情况下使用混合模型的原因。
以不同的方式准备数据给了我不同的行数，可能导致更窄的置信区间
我不知道你那是什么意思。这是适合混合模型所需的格式 - 每个测量单位一行（country在这种情况下）
这种数据操作可能会导致哪些其他偏差？
还有什么偏见？你没有提到任何与偏见有关的事情，我也没有，因为数据格式没有偏见。如上所述，您只需要准备数据以使每个测量单位有 1 行。如果您在科目中重复测量，那么您需要每个科目有一行。
这里有什么好的做法？
唯一的做法是每个度量单位有一行。至少，我使用过的每个混合模型软件都是这种情况。