从SPSS移动到R：使用随机效应和重复测量在gls中定义双截距模型

Question

我是R的新手，我正在尝试从我的SPSS分析中重现结果，但似乎缺少某些东西。

我试图在nlme包中使用gls运行线性混合效果模型。我试图重现的SPSS语法是：

MIXED Satisfaction_A BY Role
  /FIXED=Role | NOINT SSTYPE(3)
  /METHOD=ML
  /PRINT=SOLUTION TESTCOV
  /RANDOM=Role | SUBJECT(focalid) COVTYPE(UNR)
  /REPEATED=Role | SUBJECT(dyadid*focalid) COVTYPE(UNR).

本质上，它是一个带有嵌套数据的双截距模型，其中Focal ID是level-2 / nesting变量，它包含2个满意度响应，由Role区分。

我到目前为止的R代码是：

gls(Satisfaction_A ~ Role -1, #Two-intercept approach
       data = chlpairwise,
       correlation = corSymm(form = ~1|focalid/dyadid),
       weights = varIdent(form = ~1|Role),
       method = "ML",
       na.action = na.omit)

回归系数与SPSS非常相似。但是我在代码中缺少什么才能在SPSS中查看协方差参数？ SPSS Covariance Parameters

非常感谢！我希望继续学习，这样我最终可以回馈这个社区，获得我所获得的所有帮助。 :)

Answer 1

可能你需要使用函数getVarCov()来返回拟合边际模型的边际协方差矩阵。如果您使用函数lme()拟合线性混合效果模型，它也将起作用。