三级部分嵌套模型

Question

我正在使用 R 和 lme4 对团体心理治疗受试者随时间的变化进行建模。 我的数据具有以下结构：

• 主题（id）
• 时间（代码 1-10 用于等间隔重复测量）
• 结果（每次重复测量）
• 治疗（心理治疗/等待名单控制为0/1）

我的第一个具有随机斜率和截距的两级模型效果很好而且很简单：

lmer(outcome ~ time * treatment + (time | subject), data=data, REML=FALSE)

现在我想知道是否应该使用三级部分嵌套模型，因为团体心理治疗受试者嵌套在治疗师内（有几个治疗师提供治疗），但对照组是非嵌套的。我猜我至少应该考虑 De Jong、Moerbeek 和 Van der Leeden (2010) 所主张的治疗师的主要影响。

De Jong, K.、Moerbeek, M. 和 Van der Leeden, R. (2010)。纵向三级多级模型中的先验功效分析：治疗师效应的例子。心理治疗研究，20(3), 273-284.

我在“部分嵌套模型”下的以下链接中找到了非常有用的资源： http://rpsycheater.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer

作者给出了以下模型的代码，该模型与我想要测试的模型几乎相同：

lmer(outcome ~ time * treatment + (1 | group:subject) + (0 + time | therapist:subject) + (0 + time:treatment | group) + (0 + treatment | group), data=data)

他提供的数据实际上是相同的，但他在模型中添加了“组”变量。我不明白为什么这是因为治疗/对照组与治疗/非治疗分组相同。如果受试者接受治疗，则他属于实验组，如果没有，他属于对照组。您将如何编写这个三层部分嵌套模型？我知道这更多是 Crossvalidated 论坛的问题，我将其发布在那里但没有回应，我真的感到很困惑。谢谢。

Answer 1

保持简单。只需向没有治疗师的受试者添加一个虚拟治疗师

none

即可。然后拟合下面的模型。

lmer(outcome ~ time * treatment + (time | therapist/subject), data=data)

治疗师

none

对治疗

waiting list

感到困惑。治疗师是一种随机效应，因此受到惩罚。治疗具有固定效果，不会受到惩罚。因此，所有信息都将用于

waiting list

的治疗效果，而

none

的治疗师效果将为零。