混合モデルを使用して、（主語内にネストされた）変量効果として名義因子を使用できますか？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />（参加者内にネストされた）名目上のファクタを使用しようとするときに混合モデルパーソナリティを使用すると、効果をランダムに特定することができなくなります（「ネストランダム係数」など）。
次のようなエラーが表示されます。」 効果IDをグループに含めることはできません。入れ子の外では、グループ内で不連続な用語は許可されていません。」
Firモデルで同じ分析を行い、主語を無作為として定義すると、名義因子を無作為主語と相互作用させることはできますが、公称変数の効果を人の中の無作為の勾配として定義することはできません。人。
再：混合モデルを使用して（被験者内にネストされた）変量効果として名目因子を使用できますか？素晴らしい、これは助けになります、私はNest Random Coefficientsボタンを使っている間に私がしていた間違いを見ます。
ジェフ、どうもありがとうございました。
再：混合モデルを使用して（被験者内にネストされた）変量効果として名目因子を使用できますか？データを共有してくれてありがとう。
フィットする2つのモデル（フィットモデル1とフィットモデル2として保存）は、いわゆる変量効果モデルまたは分散コンポーネントモデルです。ここで、SubjectとCycle-Propは2つの変動源として指定されますが、両者の共分散はありません。許可されています。それらはランダム係数モデルではありません。
Nest Random Coefficientボタンを使ってランダム係数モデルを当てはめます（添付の表を参照）。結果は異なります。
お役に立てれば。
再：混合モデルを使用して（被験者内にネストされた）変量効果として名目因子を使用できますか？こんにちは、
そして助けてくれてありがとう。
メッセージボードにデータファイルを添付する方法がわかりませんでしたので、このメッセージに添付してみます。ファイルは非常に単純で（3つの変数）スクリプトは保存されています。これらは、NestedおよびNest Random Coefficients分析を比較するために使用したデータおよび分析であり、元の質問の一部であった公称の入れ子係数は含まれていません。
ありがとう、ジェフ
再：混合モデルを使用して（被験者内にネストされた）変量効果として名目因子を使用できますか？あなたが私がそれを見てみるのに適しているモデルのために保存されたスクリプトでデータを投稿してもらえますか？
再：混合モデルを使用して（被験者内にネストされた）変量効果として名目因子を使用できますか？ありがとう、これはかなり簡単な解決策です。
しかし、これは私に「巣」と "Nest Random Coefficients"オプションは、"Nest"があなたに入れ子になった因子の変量効果を与えるならば、 "入れ子のランダム係数"は違うのですか？
「ネスト」と「ネストランダム係数」の違いを理解するあデータを含むモデル私はもっと慣れています：予測子と結果の両方が連続的である場合、観測は主語の中にネストされます。これは単純なランダム切片と勾配モデルです。私はNestコマンドを使ってこのモデルを実行しました（ランダムな要因としてのsubjectを含み、次にsubject内に入れ子にされた予測子）。それから私はを使用して分析を実行しました "ランダムな切片と勾配を持つ" "ランダム係数の入れ子"。
結果は同じです。驚くことではありません、本当に。しかし、これは "ネスト"オプションとの唯一の違いがあるように思わせます "Nest Random Coefficients"オプションは、前者の方が公称変数に対してランダム効果を許容するので、もう少し柔軟です。
私は何かが足りないのですか？
ありがとう、ジェフ
再：混合モデルを使用して（被験者内にネストされた）変量効果として名目因子を使用できますか？はい、できます。 ネストランダム効果を指定するには、[ネスト]ボタンを使用します。 [ランダム係数のネスト]ボタンは、ランダム係数モデルを作成するために使用されます。
