R中线性混合效果输出的固定效果解释

如何解决R中线性混合效果输出的固定效果解释

我的示例数据集是(现实生活中更大,唯一的PatientID = 2775):

df <- data.frame(PatientID = c(1000344,1000344,1001471,1002830,1002830),Visit = c(1,2,1,2),fat= c(  8.510,14.456,4.612,4.738,18.021,25.740),diabetes_status= c("False","True","False","True"),hypertension_status= c("True",bmi= c(32.0386,33.4919,29.6878,28.7660,26.1540,26.2788),waist= c(105,105,98,101,91,96),smoker= c(1,0),gender= c(1,1),ethnicity= c(1,stringsAsFactors = F)

我尝试采用线性混合效应来评估三年中脂肪的纵向变化。 经过多次努力,我了解到访问是纵向的一部分,很好,需要同时表现为随机效应和固定效应。

有很多临床信息会随着时间而变化,这里有两个问题:

  • 变量的级别仅为2(对/错),它们不能产生随机效应
  • 我会产生6种随机效应(糖尿病状态[true / false],高血压状态[true / false],BMI [数字]等),并且肯定地,LME不支持这么多随机效应。

从这个问题的答案:Multiple random effects in a linear mixed model with nlme and lme4我知道该模型可以表示为:

model4 = lme(fixed = fat ~ visit  + ethnicity + diabetes_status + weight + bmi + waist  +  age + hypertension_status,random = ~ visit| PatientID,data = df,control = lmeControl(opt = "optim"))

问题与口译有关。正如我想知道的那样,如果使用这样表示的模型,您是否考虑到这样一个事实,例如,即使某些患者的糖尿病作用固定,其糖尿病状态也会改变(visit1 = FALSE,vist2 = TRUE)。 适应如此众多的随机效果确实是不可能的。我需要保证这是正确的。

谢谢!

解决方法

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