重复测量：由连续和分类预测器预测的连续结果

Question

我有以下变量，如果它们是宽格式，我会计算类似

lm(happiness ~ personality_trait*condition)

但是我的数据是长格式的。 我想这将是一个重复的措施 model 但我不确定。 我考虑过线性混合模型，但我不确定我是否理解以及它是否是我正在寻找的。

非常感谢！

参与者	个性特质1	（健康）状况	幸福
1	10	动物	5
1	10	人类	7
2	2	动物	3
2	2	人类	4
3	5	动物	6
3	5	人类	2

Answer 1

我认为

library(lme4)
lmer(happiness ~ personality_trait*condition + (1|participant), data= ...)

应该这样做。 这允许每个个体有不同的截距，从总体平均截距周围的高斯分布中得出）。 在某些情况下，您还可以拟合随机斜率 model （每个人的斜率不同），但在这种情况下，这没有意义，因为您似乎每个人只有两个观察值（因此，斜率变化的估计会被混淆残差变化：见这里的例子）。

您的样本总是按照“动物，然后是人类”的顺序排列吗？ 如果没有，您可能需要添加一个主题级别的固定效果的顺序...