Mixed Model mit zwei Messzeitpunkten

Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, MDS, ....

Moderator: EDi

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juppi
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Mixed Model mit zwei Messzeitpunkten

Beitrag von juppi » Sa Apr 13, 2019 6:22 pm

Liebes Forum,

ich habe folgenden Datensatz:

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head(dat_long)
  patnr Gruppe T0_SOZ_GESCHLECHT_1     T0_SOZ_TEXT_50 Messzeitpunkt Madrs
1     1   2                      2 dt                             1    19
2     1   2                      2 dt                             2     0
3     5   2                      1 dt                             1    16
4     5   2                      1 dt                             2     4
5     7   2                      2 dt                             1    19
6     7   2                      2 dt                             2    16
Ich möcht gerne diese drei verschiedenen Mixed Model berechnen:

Code: Alles auswählen

library(lattice)
library(lme4)
lmm.1 <- lmer(Madrs ~ Messzeitpunkt  + (1 | patnr), dat_long, REML=FALSE)
#Modell mit zufällligen y-Achsenabschnitten
lmm.2 <- lmer(Madrs ~ Messzeitpunkt  + (Messzeitpunkt | patnr), dat_long, REML=FALSE)
#Modell mit zufälligen Steigungen
lmm.3 <- lmer(Madrs ~ Messzeitpunkt*Gruppe  + (Messzeitpunkt | patnr), dat_long, REML=FALSE)
#Modell mit unterschiedlichen Verläufen der Behandlungsgruppen
Leider kommt ab dem zweiten Modell folgende Fehlermeldung:

Code: Alles auswählen

lmm.2 <- lmer(Madrs ~ Messzeitpunkt  + (Messzeitpunkt | patnr), dat_long, REML=FALSE)
Error: number of observations (=266) <= number of random effects (=266) for term (Messzeitpunkt | patnr); the random-effects parameters and the residual variance (or scale parameter) are probably unidentifiable
Ich verstehe die Fehlermeldung leider nicht :( Kann mir damit jemand weiterhelfen?

Vielen Dank!

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EDi
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Registriert: Sa Okt 08, 2016 3:39 pm

Re: Mixed Model mit zwei Messzeitpunkten

Beitrag von EDi » Sa Apr 13, 2019 8:57 pm

Ich verstehe die Fehlermeldung leider nicht :( Kann mir damit jemand weiterhelfen?
Wie die Fehlermeldung schon sagt, dad Model ist zu komplex für die Daten. Du versuchst 266 random effects zu schätzen (patnr & messzeitpunkt identifizieren genau eine beobachtung) und hast nur 266 beobachtungen. Somit sind keine freiheitsgrade mehr übrig und das model ist nicht schätzbar.

Mehr Daten oder einfacheres Model...
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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