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Mixed Model mit zwei Messzeitpunkten

Verfasst: Sa Apr 13, 2019 6:22 pm
von juppi
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:

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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:

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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!

Re: Mixed Model mit zwei Messzeitpunkten

Verfasst: Sa Apr 13, 2019 8:57 pm
von EDi
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...