等效R腳本，用於重復測量SAS腳本，嵌套設計

Question

我在將SAS腳本轉換為相應的R腳本時遇到問題。

該模型是基於處理（ trt ）的響應（ resp ）的重復測量分析，其中包含嵌套在處理中的圖（ plot ）。

SAS代碼：

data data_set;
input trt $ plot time resp;
datalines;
Burn    1   1   27
Burn    1   9   25
Burn    1   12  18
Burn    1   15  21
Burn    2   1   5
Burn    2   9   15
Burn    2   12  10
Burn    2   15  12
...
Unburn  1   1   57
Unburn  1   9   46
Unburn  1   12  49
Unburn  1   15  51
Unburn  2   1   43
Unburn  2   9   59
Unburn  2   12  59
Unburn  2   15  60

proc mixed data = data_set;
class trt plot time;
model resp = trt time trt*time / ddfm = kr;
repeated time / subject = trt(plot) type = vc rcorr;
run;

嘗試了R代碼（從CSV文件加載數據集）：

library(nlme)

data.set <- read.csv( "data_set.csv" )
data.set$plot <- factor( data.set$plot )
data.set$time <- factor( data.set$time )

model1 <- lme( resp ~ trt + time + trt:time, data = data.set, random = ~1 | plot )

這可行，但不是所需的模型。 我嘗試過的其他嘗試通常導致錯誤：

Error in getGroups.data.frame(dataMix, groups) : 
  invalid formula for groups

基本上我在這里雜草叢生...

問題1：如何在R中指定與SAS中已經指定的模型相同的模型？

問題2：我希望能夠更改協方差矩陣以復制SAS中完成的其他工作。 我相信我知道如何使用lme函數的相關參數來執行此操作。 但是，如果我錯了，請糾正我。

提前致謝。

Answer 1

從邏輯上講，R中模型的規范為：

model1 <- lme( resp ~ trt + time + trt:time, data = data.set, random = ~1 | trt:plot )

假設情節按照編碼嵌套在處理中，或者情節與處理之間存在相互作用。 但是，如果這樣指定，則會生成上述警告：

getGroups.data.frame（dataMix，groups）中的錯誤：組的公式無效

遇到的問題與使用這種交互作用引入的級別有關（我認為）。 不管確切的問題是什么，都可以通過創建組合的治療圖預測變量來解決該問題：

data.set$trtplot <- with( data.set, factor( paste( trt, plot, sep = "." ) ) )

然后執行如下分析：

model1 <- lme( resp ~ trt + time + trt:time, data = data.set, random = ~ 1 | trtplot )

為了完整起見，可以很容易地做到以下幾點，其中添加了每個預測變量以及交互：

model1 <- lme( resp ~ trt * time, data = data.set, random = ~ 1 | trtplot )

當指定了Compound Symmetry （CS）協方差結構時，這與SAS獲得的結果相匹配（盡管AIC標准是不同的-不確定原因）。 因此，與上面指定了Variance Components （VC）協方差結構的SAS代碼略有不同，但這只是在SAS代碼中更改結構類型的問題。

至於比較不同的協方差結構，這似乎更具挑戰性。 我想研究的協方差結構是：

• 復合對稱性（CS）-完成
• 方差成分（VC）
• 非結構化（UN）
• 空間功率（SP）

任何想法都將受到歡迎！