lmer和lmertest函数

Question

卫生统计 公共卫生 医学统计
我有一份面板数据 具体是有一个自变量（Pm2.5年度浓度）因变量（抑郁量表得分），然后是全国不同城市几千位老年人三年的数据，想要建模，用线性混合模型，那我这个时间应该怎么加入模型呢，现在是以地域作为随机效应，Pm2.5浓度是固定效应，那时间呢
目前是想用lmer和lmertest函数建模

Answer 1

如果你想将时间作为一个随机效应加入到你的线性混合模型中，可以使用lmer函数，将时间作为一个随机效应加入到你的模型中。

假设你的数据中包含三年的数据，你可以将时间作为一个随机效应，同时还要将地域作为另一个随机效应，Pm2.5浓度作为一个固定效应，抑郁量表得分作为因变量。你的模型可能类似于以下形式：
lmer(抑郁量表得分 ~ Pm2.5年度浓度 + (1|地域) + (1|时间), data = your_data)
其中，(1|地域)表示地域为随机效应，(1|时间)表示时间为随机效应。这个模型会估计Pm2.5浓度的固定效应、地域和时间的随机效应，并可以帮助你探索这些变量对抑郁量表得分的影响。

使用lmertest库中的函数可以获得模型的显著性和置信区间等统计信息，例如使用summary()函数可以打印模型的摘要信息。

需要注意的是，在将时间作为随机效应加入模型之前，你需要仔细地检查你的数据，确保时间的变化能够被正确定义，并且可以正确地与你的模型相关联。此外，你还需要考虑到可能存在其他的变量，例如性别、年龄、健康状况等，这些变量可能也会影响抑郁量表得分，并且需要被加入到你的模型中。