在 R 中将 SAS 语法转换为 lmer答案

【问题标题】：Converting SAS syntax to lmer in R在 R 中将 SAS 语法转换为 lmer
【发布时间】：2015-12-16 18:09:17
【问题描述】：

您好，我对在 R 中运行混合模型比较陌生。但我在 SAS Proc Mixed 和 SPSS Mixed 中使用过它们。我有以下代码，我需要一些帮助翻译以用于 R 中的 lmer：

PROC MIXED COVTEST; 
CLASS ACTOR PARTNER DYAD GROUP; 
MODEL LEAD = /S DDFM=SATTERTH NOTEST; 
RANDOM INTERCEPT /TYPE=VC SUB=ACTOR; 
RANDOM INTERCEPT /TYPE=VC SUB=PARTNER; 
RANDOM INTERCEPT / TYPE=VC SUB=GROUP; 
REPEATED /TYPE=CS SUB=DYAD;

另外，SPSS 中的代码是：

MIXED
LEAD BY GROUP
/FIXED =
/PRINT = SOLUTION TESTCOV
/RANDOM INTERCEPT | SUBJECT(GROUP) COVTYPE(VC) .
/RANDOM INTERCEPT | SUBJECT(ACTOR) COVTYPE(VC)
/RANDOM INTERCEPT | SUBJECT(PARTNER) COVTYPE(VC)
/RANDOM INTERCEPT | SUBJECT(DYAD) COVTYPE(VC) .

【问题讨论】：

标签： r spss sas lme4

【解决方案1】：

我认为这是Stack Overflow 的主题，但无论如何我都会回答。看起来你正在尝试适应 Kenny's Social Relations Model，我对此有一点经验。

简短的回答是目前在 lme4 中无法做到这一点。原因是 SAS 脚本涉及“R 端协方差结构”（即，它调用 REPEATED 语句），但目前 lme4 不支持这些。作为替代方案，您可以查看 TripleR 包，看看它是否符合您的需求。

作为最后的评论，我不认为您的 SAS 和 SPSS 模型是等效的。 SAS 模型（如果我没记错所有语法的话）使用 REPEATED 语句来允许残差在 dyads 之间变化。但是 SPSS 模型具有随机二元效应（通过RANDOM 语句），我认为这在统计上并不等效。不过我不是 100% 确定，因为有时使用 RANDOM 或 REPEATED 语句可以获得相同的结果。

【讨论】：

是的，我正在尝试适应 SRM 模型。我非常喜欢 Triple R 计划。但我试图找到一个全方位的解决方案，因为我还需要适应一些半块设计，男性评价女性，女性只评价男性。您可能知道 Triple R 不会那样做。我考虑过按照 Kenny 的说明使用 SPSS 或 SAS，但两者似乎都需要很长时间（4 - 5 小时）。所以我想知道在 R 中拟合混合模型。我不知道是否有可能在 Triple R 中拟合循环设计并使用 lme4 拟合半块设计。感谢您的帮助。