三层部分嵌套模型
Three-level partially nested model
我正在使用 R 和 lme4 对团体心理治疗对象随时间的变化进行建模。
我的数据具有以下结构：
- 主题 (id)
- 时间（等距重复测量的代码 1-10）
- 结果（对于每个重复测量）
- 治疗（psychotherapy/waiting 列表控制为 0/1）
我的第一个具有随机斜率和截距的两级模型运行良好且简单：
lmer(outcome ~ time * treatment + (time | subject), data=data, REML=FALSE)
现在我想知道我是否应该使用三层部分嵌套模型，因为团体心理治疗受试者嵌套在治疗师中（那里有几个治疗师提供治疗），但控制是非嵌套的。我猜我应该至少考虑 De Jong、Moerbeek 和 Van der Leeden (2010) 所论证的治疗师的主要影响。
De Jong, K.、Moerbeek, M. 和 Van der Leeden, R. (2010)。纵向三级多级模型中的先验功率分析：具有治疗效果的示例。心理治疗研究，20(3), 273-284.
我在 "Partially nested models" 下的 link 中找到了一个非常有用的资源：
http://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer
作者给出了以下模型的代码，该模型与我要测试的模型几乎相同：
lmer(outcome ~ time * treatment + (1 | group:subject) + (0 + time | therapist:subject) + (0 + time:treatment | group) + (0 + treatment | group), data=data)
他提供的数据几乎完全相同，但他在模型中添加了 "group" 变量。我不明白为什么这是因为 treatment/control 分组与 treatment/nontreatment 分组相同。如果受试者接受了治疗，则他属于实验组，否则他属于对照组。您将如何编写这个三层部分嵌套模型？我知道这更多是针对 Crossvalidated 论坛的问题，我将其发布到那里没有任何回应，我真的感到很困惑。谢谢你。
保持简单。只需在没有治疗师的受试者中添加一个虚拟治疗师 none。然后拟合下面的模型。
lmer(outcome ~ time * treatment + (time | therapist/subject), data=data)
治疗师 none 与治疗混淆 waiting list。治疗师是一种随机效应，因此受到惩罚。治疗是固定效果，不会受到惩罚。因此，所有信息都将用于 waiting list 的治疗效果，而 none 的治疗效果将为零。
我正在使用 R 和 lme4 对团体心理治疗对象随时间的变化进行建模。 我的数据具有以下结构：
- 主题 (id)
- 时间（等距重复测量的代码 1-10）
- 结果（对于每个重复测量）
- 治疗（psychotherapy/waiting 列表控制为 0/1）
我的第一个具有随机斜率和截距的两级模型运行良好且简单：
lmer(outcome ~ time * treatment + (time | subject), data=data, REML=FALSE)
现在我想知道我是否应该使用三层部分嵌套模型，因为团体心理治疗受试者嵌套在治疗师中（那里有几个治疗师提供治疗），但控制是非嵌套的。我猜我应该至少考虑 De Jong、Moerbeek 和 Van der Leeden (2010) 所论证的治疗师的主要影响。
De Jong, K.、Moerbeek, M. 和 Van der Leeden, R. (2010)。纵向三级多级模型中的先验功率分析：具有治疗效果的示例。心理治疗研究，20(3), 273-284.
我在 "Partially nested models" 下的 link 中找到了一个非常有用的资源： http://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer
作者给出了以下模型的代码，该模型与我要测试的模型几乎相同：
lmer(outcome ~ time * treatment + (1 | group:subject) + (0 + time | therapist:subject) + (0 + time:treatment | group) + (0 + treatment | group), data=data)
他提供的数据几乎完全相同，但他在模型中添加了 "group" 变量。我不明白为什么这是因为 treatment/control 分组与 treatment/nontreatment 分组相同。如果受试者接受了治疗，则他属于实验组，否则他属于对照组。您将如何编写这个三层部分嵌套模型？我知道这更多是针对 Crossvalidated 论坛的问题，我将其发布到那里没有任何回应，我真的感到很困惑。谢谢你。
保持简单。只需在没有治疗师的受试者中添加一个虚拟治疗师 none。然后拟合下面的模型。
lmer(outcome ~ time * treatment + (time | therapist/subject), data=data)
治疗师 none 与治疗混淆 waiting list。治疗师是一种随机效应，因此受到惩罚。治疗是固定效果，不会受到惩罚。因此，所有信息都将用于 waiting list 的治疗效果，而 none 的治疗效果将为零。