HLM: Partial nesting

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

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Charlotte1408
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HLM: Partial nesting

Beitrag von Charlotte1408 » Mo Dez 02, 2019 12:32 pm

Liebe R-Community,

für meine Masterarbeit werte ich eine Interventionsstudie aus. Dabei werden Proband*innen randomisiert den Bedingungen zugewiesen: Entweder sie erhalten jetzt die Intervention oder in einem Jahr. Die Intervention wird dabei in Gruppen durchgeführt. Mein Gedanke war, das ganze als hierarchisch-lineares Modell / mixed-model auszuwerten. Dabei sind die Personen einerseits in den gruppen genested, andererseits sind die vier Messzeitpunkte in den Personen genested. Ich arbeite mit dem Paket nlme, meine Formel wäre also:

model1 <- lmer(aV ~ Time*Bedingung, random=~1|Gruppe/VPN, data = long, method="ML", na.action = na.exclude)

Ich gehe also von einem random intercept aus, bei dem jede VPN einen eigenen Intercept haben darf. Interessieren tut mich aber vor allem der Interaktionseffekt Zeit*Bedingung (also Eg oder KG).

Nun ist es aber so, dass das Nesting in den Gruppen nur für die EG gilt - die KG nimmt nicht an der Intervention teil und ist deswegen nicht in der Gruppe genested. Wie kann ich dieses partial nesting angemessen berücksichtigen? Eine Überlegung von mir war, die Gruppe jeweils als Zahl zu codieren (also Gruppe 1, Gruppe 2, Gruppe3) und den Teilnehmer*innen der KG ebenfalls eine Nummer zuzuordnen. Allerdings würden diese dann ja ebenfalls als Gruppe behandelt werden, dabei besteht zwischen den VPN der Kontrollgruppe ja kein Zusammenhang.
Über Vorschläge zur Behandlung dieses Problems wäre ich sehr dankbar :)

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