使用回归模型重复测量anova(LM,LMER)

Question

我想使用回归模型而不是"方差分析"(AOV)函数在R中运行重复测量anova .

以下是我的AOV代码中3个主题内因素的示例:

m.aov<-aov(measure~(task*region*actiontype) + Error(subject/(task*region*actiontype)),data)  

有人可以给我使用回归模型运行相同分析的确切语法吗？我想确保尊重残差的独立性,即使用与AOV一样的特定误差项.

在上一篇文章中,我读了一个类型的答案:

lmer(DV ~ 1 + IV1*IV2*IV3 + (IV1*IV2*IV3|Subject), dataset))

我真的不确定这个解决方案,因为它仍然将变量视为主题之间,我不明白添加随机因素会如何改变这一点.

是否有人知道如何使用lm/lmer运行重复测量anova并考虑剩余独立性？

非常感谢,Solene

Answer 1

如果你的 aov 例子是正确的（也许你不想嵌套东西）你想要这个：

lmer(measure~(task*region*actiontype) + 1(1|subject/(task:region:actiontype))

如果剩余独立性意味着截距和斜率独立计算，则需要单独指定它们：

+(1|yourfactors)+(0+variable|yourfactors)

或使用符号：

+(1||yourfactors)

无论如何，如果您阅读帮助文件，您会发现 lme4 无法处理最常见的问题。