Biyoloji, psikoloji ve tıp alanında uzman kullanan karma model analizi için örnek raporlar?

Genel görüş birliği lmer(), klasik ANOVA yerine R üzerinden karışık modeller kullanmak gibi göründüğü için (genellikle belirtilen nedenlerden dolayı, dengesiz tasarımlar, rastgele çapraz efektler vb.), Verilerimi denemek istiyorum. Ancak bu yaklaşımı süpervizörüme (nihayetinde p-değeri olan klasik bir analiz bekliyor) veya daha sonra hakemlere “satabileceğim” için endişeleniyorum.

lmer()Tarla biyolojisi, psikoloji, tıp için karma modeller ya da tekrarlanan önlemler ya da çoklu ve konu içi tasarımlar gibi farklı tasarımlar için kullanılan yayınlanmış makalelerin güzel örneklerini önerebilir misiniz ?

Güncelleme 3 (Mayıs, 2013): Psikolojide karma modellerle ilgili gerçekten iyi bir makale daha Bellek ve Dil Dergisi'nde yayımlandı (yazarların p -değerlerinin nasıl elde edileceği konusundaki sonuçlarına katılıyorum , afexbunun yerine pakete bakınız ). Rastgele etki yapısının nasıl belirleneceği hakkında çok güzel bir şekilde tartışıyor. Git oku!

Barr, DJ, Levy, R., Scheepers, C. ve Tily, HJ (2013). Doğrulayıcı hipotez testi için rastgele etkiler yapısı: Maksimumda tutun . Bellek ve Dil Dergisi , 68 (3), 255-278. doi: 10.1016 / j.jml.2012.11.001

Güncelleme 2 (Temmuz 2012): (Sosyal) Psikoloji bölümünün rastgele etkilerin (örneğin, katılımcılar ve eşyalar) çaprazlandığında kullanımını savunan bir makale.
Büyük olan şudur: pbkrtest paketini kullanarak p-değerlerinin nasıl elde edileceğini gösterir :

Judd, CM, Westfall, J. ve Kenny, DA (2012). Uyarıcıları sosyal psikolojide rastgele bir faktör olarak ele almak: Yaygın fakat büyük ölçüde göz ardı edilen bir soruna yeni ve kapsamlı bir çözüm. Kişilik ve Sosyal Psikoloji Dergisi , 103 (1), 54-69. doi: 10.1037 / a0028347
(yalnızca Word .doc olarak kullanılabilir)

Jake Westfall bana (posta başına), önerilen Kenward-Rogers yaklaşımına (pbkrtest'te kullanılan) p-değerleri elde etmenin bir alternatifinin , işlevi kullanılarak MixMod paketinde bulunabilen (daha az optimal) Satterthwaite yaklaşımı olduğunu söyledi anovaTab.

Son güncellemeye kadar küçük güncelleme: R paketim afex, mixed()karma bir modeldeki tüm efektler için rahatlıkla p-değerleri elde etme fonksiyonunu içerir . Alternatif olarak, carpaket artık olarak karma modeller için, p-değerleri elde Anova()kullanılaraktest.statistic = "F"

UPDATE1: lme4'ü tanımlayan başka bir makale

Kliegl, R., Wei, P., Dambacher, M., Yan, M. ve Zhou, X (2011). Doğrusal karma modellerde deneysel etkiler ve bireysel farklılıklar: görsel dikkatte mekansal, obje ve çekim etkileri arasındaki ilişkiyi tahmin etmek. Nicel Psikoloji ve Ölçmede Sınırlar Ölçmede Sınırlar, 1, 238. doi: 10.3389 / fpsyg.2010.00238

Orijinal Yanıt:

Çok sayıda örneğim yok, sadece bir tane (aşağıya bakınız), fakat Psikoloji / Bilişsel Bilimler'den alıntı yapmanız gereken bazı yazılar biliyorum. En önemlisi kesinlikle:

Baayen, RH, Davidson, DJ ve Bates, DM (2008). Nesneler ve eşyalar için çapraz tesadüfi etkilere sahip karma efekt modellemesi. Bellek ve Dil Dergisi , 59 (4), 390–412. doi: 10.1016 / j.jml.2007.12.005

Baayen'den bir diğeri:

Baayen, RH ve Milin, P. (2010). Reaksiyon Zamanlarını Analiz Etmek. Uluslararası Psikolojik Araştırmalar Dergisi , 3 (2), 12–28.

Aslında ben de kitabını beğendim, ayrıca karma model hakkında güzel bir giriş bölümü var (ve bir istatistik kitabı için oldukça ucuz):
Baayen, RH (2008). Dil verilerini analiz etme: R kullanarak istatistiklere pratik bir giriş . Cambridge, İngiltere; New York: Cambridge Üniversitesi Yayınları.

Muhtemelen kullandığı bir sürü gazetesi olduğunu tahmin ediyorum lme4, fakat asıl ilgim psikodilbilim olmadığı için, ana sayfasını kontrol etmek isteyebilirsiniz .

Alanımdan (muhakeme), şunu kullanan bir makale biliyorum lme4:

Fugard, AJB, Pfeifer, N., Mayerhofer, B. ve Kleiter, GD (2011). İnsanlar koşulluları nasıl yorumlarlar: Koşullu olaya doğru kayar. Deneysel Psikoloji Dergisi: Öğrenme, Bellek ve Biliş , 37 (3), 635-648. doi: 10,1037 / a0022329

(Sadece sabit parametrelerden farklı olan modelleri karşılaştırmak için olasılık oranı testi kullandıklarını hissettim, ancak duyduğum doğru yol değil. Bunun yerine AIC kullanmanız gerektiğini düşünüyorum.)

Bu, ekoloji ve evrim için karma modeller üzerine çok alıntı yapılan bir makaledir:

• Bolker ve diğ. (2009) Genelleştirilmiş doğrusal karışık modeller: ekoloji ve evrim için pratik bir rehber Ekoloji ve Evrim Vol. 24 pp127-135 ( PDF ) ( Tamamlayıcı İçeriğe bağlantılı ScienceDirect'ten ).

Aşağıdaki makale, sosyal bilim ortamlarında çok düzeyli modellemenin kullanımını teşvik etmeye çalışmaktadır:

• Bliese, PD ve Ployhart, RE (2002). Rasgele Katsayılı Modeller Kullanarak Büyüme Modellemesi: Model Oluşturma, Test Etme ve Çizimler, Örgütsel Araştırma Yöntemleri, Cilt. 4 No. 4, Ekim 2002 362-387. PDF

Özetden alıntı yapmak için:

Bu makalede, yazarlar, boyuna verilerin analizi için büyüme modelleri geliştirmek için rastgele katsayılı modellemenin nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Rasgele katsayılı modellerin önceki tartışmalarının aksine, bu makale bir model karşılaştırma çerçevesi kullanarak adım adım rehberlik etmektedir. Modelleme bu şekilde yaklaşarak, yazarlar bir regresyon temeli oluşturabilir ve daha karmaşık modelleri aşamalı olarak tahmin edip değerlendirebilirler. Makale, model karşılaştırma çerçevesinde alternatif modelleri (bireysel parametreleri içeren önemlilik testlerine güvenmek yerine) karşılaştırmak için olabilirlik testlerini kullanmanın değerini gösterir ve açık kaynak dilde R'nin okuyucuların çoğaltmasına izin vermek için kod sağlar. sonuçlar.

Google Akademik’te listelenen makalelerin bu makalede belirtildiği gibi incelenmesi, başka faydalı ipuçlarını öne sürmektedir .

Zuur, AF, İeno, EN, Walker, N., Saveliev, AA ve Smith, GM (2009) 'u okuyorum. R ile ekolojide karışık etki modelleri ve uzantıları . New York, NY: Springer Bilimi + Ticari Medya, LLC. Ekolojistler için yazılmıştır, bu yüzden istatistikleri takip etmek oldukça kolaydır; Tıp veya psikoloji gibi diğer disiplinlerden gelen insanlar için de yararlı olacağını düşünüyorum. Dahil edilen birçok vaka çalışması vardır ve her birinin istatistikleri en iyi şekilde bir kağıda nasıl yazacağınıza dair ayrıntılı bir bölümü vardır.

Ekolojide karma modeller kullanmanın mükemmel bir örneği:

• " İstilacı türlerin demografisi ve yönetimi Hypericum perforatum . I. Uzun vadeli veri setinde büyüme, yaşama ve doğurganlığı karakterize etmek için çok seviyeli karma etki modellerini kullanma verimsizlik " (Buckely, Briese ve Rees 2003).

Ne yazık ki eski R kütüphanelerini kullanır.