→ andrew43:mixed model 的作法主要有: 05/02 17:07
→ andrew43:1. 在 aov() 的 formula 中加入 Error() 05/02 17:07
→ andrew43:2. 使用 nlme:lme() 或 lme4:lmer() 05/02 17:08
→ andrew43:至於type3 anova,也因不同mixed model有不同實作法. 05/02 17:09
→ DrRd:我可以請教error()的規則嗎? 05/03 22:00
→ andrew43:Error()就是用來設定 f 值的分母用的. 05/03 22:30
→ andrew43:例如在 fixed A 與 random B 的完全隨機設計下, 05/03 22:33
→ andrew43:aov(Y ~ A + B + Error(A:B)) 可檢驗A和unrestricted B 05/03 22:47
→ andrew43:上述只限於平衡設計. 05/03 22:47
→ andrew43:不過說老實話, 要這樣操作真的需要數統背景才不會出錯. 05/03 22:48
→ andrew43:unbalanced mixed model 在 r 中遠不及商業分析軟體方便 05/03 22:48
→ andrew43:mixed/random model 在不平衡設計往往需要藉由數個模型 05/03 22:53
→ andrew43:相互比較或擷取部份資訊才能得到完整解答. 05/03 22:54
→ andrew43:若手邊沒有教科書, 我自己操作也抖抖的, 很怕出錯. 05/03 22:55
→ DrRd:感謝,我看說明建議unbalance用lme,不過也沒很好懂XD 05/03 22:57
→ andrew43:或許你可以直接貼文你的實際需要, 我一起來解解看. 05/03 23:13
→ andrew43:lme的作者有出專書解說他的作品怎麼用. 05/03 23:15
→ andrew43:lmer適用性較廣但作者明確指出他故意讓lmer不直接求 f和p 05/03 23:16
→ andrew43:所以對一般使用者仍有不便之處. 05/03 23:17
→ andrew43:我的心得是目前mixed model在R中還蠻混沌的. 05/03 23:17
→ andrew43:老實說, 遇到複雜一點mixed模型我都跳槽用SAS. sign. 05/03 23:19
→ andrew43:不過, 唸過變方分析的人應該都明白 mixed model 本身就 05/03 23:25
→ andrew43:很不好處理. 要在R中設計與操作自然困難一點. 05/03 23:25
→ DrRd:感謝如此熱心的回應,我的實際需要就只是要算2 way anova 05/04 20:46
→ DrRd:的mixed model,只是用R和SPSS跑出來的MS不一樣 XD 05/04 20:46
→ andrew43:是 factorial unbalanced design 嗎? 05/04 21:33
→ DrRd:對factorial unbalanced design 05/04 23:27
→ andrew43:連 MS 都不一樣? 你可以貼文再說明你R怎麼做的嗎? 05/04 23:31