如何从 lmer/lme 的结果中计算可靠性估计?

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免责声明:抱歉包含图片。我尝试用markdown格式编写公式,但失败了。

我来自一款商业的多层次营销(HLM7)软件,想要在R中复制一些数字。

具体而言,我正在寻找一个函数或公式,计算每个级别1系数在J个级别2单位集合中的最小二乘估计的可靠性

以下是基于简单的sleepstudy数据的示例。我要寻找的是一种计算可靠性值的方法,不仅适用于这个示例,还适用于有更多级别1变量的情况。

从HLM7手册(Raudenbush,Bryk(2002),第11页)中给出了可靠性的定义:

enter image description here

方程式3.58在《分层线性模型》(第2版)中。

enter image description here

随后是这样的概念:

enter image description here

我使用了lme4包中的sleepstudy数据,用lme4::lmer计算了一个随机截距和斜率模型:

library(lme4)
m <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), data = sleepstudy)
summary(m)

使用HLM7软件

enter image description here

固定效应和随机效应估计值非常相似(存在舍入误差),但是HLM7还提供了可靠性估计:

 ----------------------------------------------------
  Random level-1 coefficient   Reliability estimate
 ----------------------------------------------------
  INTRCPT1, G0                        0.730
      DAYS, G1                        0.815
 ----------------------------------------------------

我希望能从lmer()的结果中获取这个信息。

你有什么想法吗?

非常感谢。


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1个回答

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我需要为一个学校项目包含可靠性测量,但找不到任何提供这些值的软件包。因此,我不得不通过dplyr创建它们:参数方差/(参数方差+(残差方差/ n个聚类))。希望这可以帮助其他人寻找这个问题的答案。


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