У меня возникли проблемы с правильным указанием моей продольной модели в R. Мой анализ рассматривает гендерные различия в баллах, оцениваемых в трех временных точках. Фактически, я хочу увидеть, имеет ли тот или иной пол постоянно более высокие баллы и / или разную скорость изменений. Я понимаю, что пытаюсь увидеть, различаются ли пересечение и / или наклон для разных полов, но я не уверен, как структурировать модель / что вводить как фиксированный или случайный эффект.
Небольшой пример моих данных:
'data.frame': 108 obs. of 10 variables:
$ PNumber : Factor w/ 36 levels "P1002","P1004",..: 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ...
$ Sex : Factor w/ 2 levels "Female","Male": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
$ Visit : Factor w/ 3 levels "V1","V2","V3": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
$ V1 : int 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 ...
$ V2 : int 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 ...
$ V3 : int 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 ...
$ TD : num 0 0 0.1818 0.0909 0.3636 ...
Где «TD» - это измеренная оценка, «PNumber» - это переменная идентификатора, а «Визит» обозначает случай измерения.
Насколько я понимаю, модель для проверки разницы в перехватах:
m1 <- lmer(TD ~ Sex + Visit + (1|PNumber), data=data)
А для наклона:
m2 <- lmer(TD ~ Sex * Visit + (1+Sex|PNumber), data=data)
Улавливают ли эти модели то, что я пытаюсь оценить?
Буду очень признателен за любую помощь в правильном направлении. У меня есть только очень базовое понимание R, которое я сколотил за последние несколько недель, поэтому прошу прощения, если мне не хватает чего-то очень простого.
