Kemiringan individu untuk model lereng acak lintas tingkat
pertanyaan saya terkait dengan posting ini: Mengekstrak lereng untuk kasus dari model efek campuran (lme4)
dengan penjelasan hebat Sven Hohenstein. Pertanyaan saya adalah: bagaimana cara mengekstrak / menafsirkan koefisien individu jika saya memiliki prediktor tingkat 2 tambahan? Model kemiringan acak saya dengan interaksi lintas level:
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5.3837 -0.4603 -0.0878 0.3895 5.1209
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev. Corr
CODE (Intercept) 0.28950 0.5381
MZP.log 0.04025 0.2006 -0.38
Residual 0.09409 0.3067
Number of obs: 13866, groups: CODE, 3917
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
(Intercept) 9.925e-01 9.822e-03 3.936e+03 101.055 < 2e-16 ***
MZP.log -1.771e-01 5.634e-03 4.615e+03 -31.432 < 2e-16 ***
ABS002P1.cgm 5.658e-03 5.767e-04 3.884e+03 9.811 < 2e-16 ***
MZP.log:ABS002P1.cgm 1.192e-03 3.235e-04 3.709e+03 3.686 0.000231 ***
Correlation of Fixed Effects:
(Intr) MZP.lg ABS002
MZP.log -0.510
ABS002P1.cg -0.009 0.041
MZP.:ABS002 0.045 -0.223 -0.502
Saya mendapatkan coef individual menggunakan coef (RS.L2) $ CODE yang memberikan:
(Intercept) MZP.log ABS002P1.cgm MZP.log:ABS002P1.cgm
==AM0MDMx0CM4ETM0ITZmV2a 1.4243088 -0.1719496549 0.00565832 0.001192448
==AM0UDMx0SO5cDM4EDajVma 1.9458975 -0.0529674147 0.00565832 0.001192448
==AM1cDMx0SN1ATM1ITdnlGZ 0.8161014 -0.1141229315 0.00565832 0.001192448
==AM1ITM0AzV 0.4187989 -0.0886104357 0.00565832 0.001192448
==AM2ADMx0iN5kDMxEjcmVGa 1.1081334 -0.2264506549 0.00565832 0.001192448
==AM2gDMzAjR 0.8997179 -0.2053793890 0.00565832 0.001192448
==AM2IDM0AjQ 0.6851151 -0.2432147380 0.00565832 0.001192448
==AM2kDMwMDajxWZ 0.9268792 -0.0418086190 0.00565832 0.001192448
==AM2UDM3ATYtVGb 0.8382071 -0.1377587548 0.00565832 0.001192448
...
yang tidak saya mengerti: apakah dua kolom pertama (Intercept dan MZP.Log) merupakan kombinasi dari efek tetap dan acak? Saya berasumsi ya, tapi untuk bagian apa dalam persamaan terakhir
Yti = Beta00 + Beta10 * MZP.Log-ti + Beta01 * ABS002P1.cgm-i + Beta11 * MZP. Log-ti * ABS002P1.cgm-i + r1-i * MZP. Log-ti + r0-i + e- ti
apakah mereka merujuk? Apakah (Intercept) = Beta00 + r0-i dan MZP.Log = Beta10 + r1-i? Tujuan saya adalah untuk mengilustrasikan persamaan individu untuk orang tertentu (CODE).
Saya sangat berterima kasih atas bantuan apa pun!
Jawaban
Hal yang Anda lewatkan di sini adalah hasil dari ranef(RS.L2).
Ini akan memberi Anda 2 kolom angka yang merupakan efek acak individu untuk setiap tingkat CODEuntuk intersep danMZP.log
Misalnya, untuk level pertama CODE( ==AM0MDMx0CM4ETM0ITZmV2a) efek acak untuk intersep haruslah1.4243088 - 9.925e-01 = 0.4318088
Itu adalah intersep individu untuk level tertentu CODEsama dengan intersep global ditambah efek acak untuk level tersebut CODE. Demikian juga untukMZP.log