重復測量：由連續和分類預測器預測的連續結果

Question

我有以下變量，如果它們是寬格式，我會計算類似

lm(happiness ~ personality_trait*condition)

但是我的數據是長格式的。 我想這將是一個重復的措施 model 但我不確定。 我考慮過線性混合模型，但我不確定我是否理解以及它是否是我正在尋找的。

非常感謝！

參與者	個性特質1	（健康）狀況	幸福
1	10	動物	5
1	10	人類	7
2	2	動物	3
2	2	人類	4
3	5	動物	6
3	5	人類	2

Answer 1

我認為

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

應該這樣做。 這允許每個個體有不同的截距，從總體平均截距周圍的高斯分布中得出）。 在某些情況下，您還可以擬合隨機斜率 model （每個人的斜率不同），但在這種情況下，這沒有意義，因為您似乎每個人只有兩個觀察值（因此，斜率變化的估計會被混淆殘差變化：見這里的例子）。

您的樣本總是按照“動物，然后是人類”的順序排列嗎？ 如果沒有，您可能需要添加一個主題級別的固定效果的順序...