Пример отчетов для смешанного модельного анализа с использованием lmer в биологии, психологии и медицине?

Поскольку общий консенсус, по-видимому, заключается в использовании смешанных моделей через lmer()R вместо классического ANOVA (по часто упоминаемым причинам, таким как несбалансированные схемы, перекрестные случайные эффекты и т. Д.), Я хотел бы попробовать его с моими данными. Однако меня беспокоит, что я смогу «продать» этот подход моему руководителю (который ожидает классический анализ с p-значением в конце) или позже рецензентам.

Не могли бы вы порекомендовать несколько хороших примеров опубликованных статей, в которых использовались смешанные модели или lmer()для различных конструкций, таких как многократные измерения или множественные схемы внутри и между субъектами для полевой биологии, психологии, медицины?

Обновление 3 (май 2013 г.): еще одна действительно хорошая статья о смешанных моделях в психологии была выпущена в Журнале памяти и языка (хотя я не согласен с выводами авторов о том, как получить p-значения , см. Пакет afexвместо этого). Очень красиво обсуждается, как определить структуру случайных эффектов. Иди прочти это!

Barr, DJ, Levy, R., Scheepers, C. & Tily, HJ (2013). Структура случайных эффектов для проверки подтверждающей гипотезы: Сохраняйте ее максимальной . Журнал памяти и языка , 68 (3), 255–278. DOI: 10.1016 / j.jml.2012.11.001

Обновление 2 (июль 2012 г.): статья, пропагандирующая использование в (социальной) психологии, когда встречаются (например, участники и предметы) случайные эффекты.
Самое важное : он показывает, как получить p-значения с помощью пакета pbkrtest :

Джадд, CM, Westfall, J. & Kenny, DA (2012). Рассмотрение стимулов как случайного фактора в социальной психологии: новое и всеобъемлющее решение широко распространенной, но в значительной степени игнорируемой проблемы. Журнал личности и социальной психологии , 103 (1), 54–69. doi: 10.1037 / a0028347
(доступно только в формате Word .doc)

Джейк Уэстфолл сказал мне (по почте), что альтернативой для получения значений p рекомендуемой аппроксимации Кенварда-Роджерса (используемой в pbkrtest) является (менее оптимальная) аппроксимация Satterthwaite, которую можно найти в пакете MixMod с помощью anovaTabфункции.

Небольшое обновление до последнего обновления: My R package afexсодержит функцию mixed()для удобного получения значений p для всех эффектов в смешанной модели. Кроме того, carпакет теперь также получает значения p для смешанных моделей при Anova()использованииtest.statistic = "F"

ОБНОВЛЕНИЕ 1: Другая статья, описывающая lme4

Клигл Р., Вей П., Дамбахер М., Ян М. и Чжоу Х. (2011). Экспериментальные эффекты и индивидуальные различия в линейных смешанных моделях: оценка взаимосвязи между пространственными, объектными и эффектами притяжения при визуальном внимании. Границы в количественной психологии и измерения , 1, 238. doi: 10.3389 / fpsyg.2010.00238

Оригинальный ответ:

У меня нет ряда примеров, только один (см. Ниже), но я знаю некоторые статьи, которые вы должны процитировать из Психологии / Когнитивных наук. Самый важный из них определенно:

Baayen, RH, Davidson, DJ & Bates, DM (2008). Моделирование смешанных эффектов со скрещенными случайными эффектами для предметов и предметов. Журнал памяти и языка , 59 (4), 390–412. DOI: 10.1016 / j.jml.2007.12.005

Еще один из Baayen это:

Baayen, RH, & Milin, P. (2010). Анализ времени реакции. Международный журнал психологических исследований , 3 (2), 12–28.

Мне также очень понравилась его книга, в которой также есть хорошая вводная глава о смешанной модели (и довольно дешевая для книги статистики):
Baayen, RH (2008). Анализ лингвистических данных: практическое введение статистики с использованием R . Кембридж, Великобритания; Нью-Йорк: издательство Кембриджского университета.

Я, наверное, предполагаю, что он также использует много статей lme4, но, поскольку мой главный интерес не в психолингвистике, вы можете проверить его домашнюю страницу .

Из моей области (рассуждения) я знаю об этой статье, которая использует lme4:

Fugard, AJB, Pfeifer, N., Mayerhofer, B. & Kleiter, GD (2011). Как люди интерпретируют условные слова: сдвиги в сторону условного события. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание , 37 (3), 635–648. DOI: 10,1037 / a0022329

(хотя у меня есть ощущение, что они используют тест отношения правдоподобия для сравнения моделей, которые отличаются только фиксированными параметрами, что, как я слышал, не является правильным способом. Я думаю, что вместо этого следует использовать AIC.)

Это цитируемая статья о смешанных моделях для экологии и эволюции:

• Bolker et al. (2009) Обобщенные линейные смешанные модели: практическое руководство по экологии и эволюции Тенденции в экологии и эволюции Том. 24 с. 127-135 ( PDF ) ( из ScienceDirect со ссылками на дополнительный контент ).

Следующая статья посвящена использованию многоуровневого моделирования в социальных науках:

• Bliese, PD & Ployhart, RE (2002). Моделирование роста с использованием моделей случайных коэффициентов: Построение моделей, тестирование и иллюстрации, Методы организационных исследований, Vol. 5 № 4, октябрь 2002 362-387. PDF

Цитирую аннотацию:

В этой статье авторы иллюстрируют, как моделирование случайных коэффициентов может быть использовано для разработки моделей роста для анализа продольных данных. В отличие от предыдущих обсуждений моделей случайных коэффициентов, эта статья содержит пошаговое руководство с использованием структуры сравнения моделей. Подходя к моделированию таким образом, авторы могут создать регрессионную основу и постепенно оценивать и оценивать более сложные модели. В рамках сравнения моделей статья иллюстрирует ценность использования вероятностных тестов для сопоставления альтернативных моделей (а не типичной зависимости от тестов значимости с использованием отдельных параметров) и предоставляет код на языке R с открытым исходным кодом, чтобы читатели могли реплицировать результаты.

Изучение статей, перечисленных в Google Scholar как цитирующих эту статью, позволяет предположить несколько других полезных выводов .

Я читаю Zuur, AF, Ieno, EN, Walker, N., Saveliev, AA, & Smith, GM (2009). Смешанные эффекты модели и расширение в области экологии с R . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer Science + Business Media, LLC. Он написан для экологов, поэтому за статистикой довольно легко следить; Я думаю, что это было бы полезно для людей из других дисциплин, таких как медицина или психология тоже. Есть много тематических исследований, и у каждого есть подробный раздел о том, как лучше записать статистику в документе.

Отличный пример использования смешанных моделей в экологии:

• « Демография и управление инвазивными видами Hypericum perforatum . I. Использование многоуровневых моделей смешанных эффектов для характеристики роста, выживаемости и плодовитости в многолетнем наборе данных » (Buckely, Briese and Rees 2003).

К сожалению, он использует старые библиотеки R.