R：分析混合效應模型的趨勢

Question

我有一個變量yi ，代表了一系列不同研究（ Site ）隨時間推移nyears的治療效果。 還有兩個分組因子，每個分組因子具有兩個級別： N （Nhigh / Nlow）和Myc （AM / ECM）。 我需要知道yi在過去nyears是否顯示出顯着的正或負趨勢，以及該趨勢是否在子組N x Myc之間變化。

混合效應模型顯示顯著三重互動nyears * N * Myc

library(lme4)
library(car)    
> mod <- lmer(yi ~ N*Myc*nyears + (1|Site), data = df)
> Anova(mod)
    Analysis of Deviance Table (Type II Wald chisquare tests)

    Response: yi
                   Chisq Df Pr(>Chisq)   
    N             0.7468  1   0.387489   
    Myc           0.0875  1   0.767403   
    nyears        1.1217  1   0.289559   
    N:Myc         0.5428  1   0.461272   
    N:nyears      2.2371  1   0.134733   
    Myc:nyears    0.6318  1   0.426691   
    N:Myc:nyears 10.8108  1   0.001009 **

我現在如何找出4個子組中每個子組的斜率和重要性的符號？

謝謝

Answer 1

斜率的值（以nyears ，對嗎？）由

nyears
nyears + N:nyears
nyears + Myc:nyears
nyears + Myc:nyears + N:Myc:nyears

四個組。 （ N和Myc數字是否為0/1？根據輸出判斷，它們看起來不是因子。如果不是0/1，則重新編碼。）

對於斜率的顯着性檢驗，可以在CAR包裝中使用linearHypothesis 。 或者您可以在lmtest軟件包中使用waldtest ； 或重寫您的模型，使nyears是四個組中每個組的興趣系數。 （例如，將Myc設置為1減去它的舊值（如果它是0/1的假人）。）

Answer 2

我將使用nlme包對混合效果模型進行編碼，然后使用summary檢查輸出。 這將報告斜率，符號和p值。

require(nlme)
m1<- lme(yi ~ N*Myc*nyears, random= ~1|Site, data=df)
summary(m1)