混合モデル: クロスオーバー設計の仕様は何ですか?私は、健康なボランティアが研究室に 2 回 (休薬期間を挟んで) 来て、2 つの神経調節介入のうち 1 つの前後に腕と足の感覚検査を受けるクロスオーバー試験を実施しました。 各参加者は、ランダムに割り当てられた順序で両方の条件を受けました。 私たちは、神経調節介入が腕と足で結果に異なる影響を与えるかどうかを確認したいと考えています。
混合モデルを使用して (継続的な) 結果を分析したいと考えています (JMP Pro 16.2 を使用しています)。 私の固定効果は、時間 (ベースラインとポストスティム)、刺激 (2 レベル)、四肢 (腕と足)、およびそれらのすべての相互作用です。 Subject をランダム効果 (インターセプトのみ) として追加しました。
2 つのレベルで質問があります。
1. ベースライン値の考慮
- 結果のベースライン値を固定効果として含めて調整することを提案されました。 これにより、モデルの適合性が明らかに向上し (AIC が低くなり)、パラメーター推定値の SE が減少しますが、結果と予測子の両方に同じ値を含めることが心配です。
- さらに、ランダム効果として被験者を含めることで、異なるベースライン値がすでに説明されているのではないでしょうか (ベースラインは腕と足、および刺激レベルごとに異なるという大きな注意点があります)。
- それを考慮するには、2 つのセッションにおける 2 つの四肢の異なるベースラインを考慮して、被験者 (インターセプト) と四肢および刺激を交差させる必要がありますか? 「はい」の場合、モデル内でそれを正しく指定するにはどうすればよいでしょうか?
- もう 1 つのオプションは、変更スコア (ベースライン後) を計算し、それらを結果として使用し、それらを調整するための固定効果としてベースラインを含めることです。
2. 共分散構造
- また、共分散構造を指定する必要性についても考えてきました。 時点が 2 つしかないので、推定する共分散のペアは 1 つだけだと思います。したがって、そもそも共分散構造を指定する必要があるのでしょうか? 変量効果として被験者を含めることは、同じ被験者からの観察における相関関係を説明するものではないでしょうか?
- 共分散構造 (JMP では繰り返し構造と呼ばれます) を指定しようとすると、問題が発生します。 JMP では、デフォルトは Residual に設定されています。 しかし、JMP マニュアルで説明されているように、「残差構造は、観測値間に共分散がないこと、つまり誤差が独立していることを示します。」 ここでは明らかにそうではありません。 より適切な構造を試みると、問題が発生します。 各被験者の各タイムポイントに 4 つの値があるため (たとえば、前のタイムポイント: 各四肢および各刺激)、次のようなエラー メッセージが表示されます。変数。
長文ですみません。 このモデルの最適な仕様を教えていただければ幸いです。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング
