重复测量 : continuous outcome predicted by continous and categorical predictors

Question

我有以下变量，如果它们是宽格式，我会计算类似

lm(happiness ~ personality_trait*condition)

但是我的数据是长格式的。
我想这将是一个重复测量模型，但我不确定。我考虑过线性混合模型，但我不确定我是否理解以及它是否是我正在寻找的。
非常感谢!


参与者
性格特征1
健康)状况
幸福


1
10
动物
5

1
10
人类
7

2
2
动物
3

2
2
人类
4

3
5
动物
6

3
5
人类
2

Answer 1

我认为

library(lme4)
lmer(happiness ~ personality_trait*condition + (1|participant), data= ...)

应该这样做。这允许每个个体有不同的截距，从围绕总体平均截距的高斯分布得出)。在某些情况下，您还可以拟合随机斜率模型(每个人的斜率不同)，但在这种情况下，这没有意义，因为您似乎每个人只有两个观察值(因此，斜率变化的估计会混淆带有残差变化:参见 here 示例)。
您的 sample 是否总是按照“动物，然后是人类”的顺序排列？如果没有，您可能想要添加一个主题级别的顺序固定效果......