使用 nlme 或 lme4 探测涉及二元变量的三向交互

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如何解决使用 nlme 或 lme4 探测涉及二元变量的三向交互？

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我正在运行一个 3 向交互，其中包括一个二元变量（种族）和 2 个连续变量（年龄和年龄），这些变量随性别、SES 和药物使用而变化。看下面的代码

@H_471_5@m1  <-  lme(Anx ~ sex + SES + drug_use + race + age + dep + race:age + age:dep + dep:race + age:race:dep,random = ~1|ID,data = df,method = "REML",na.action = na.omit)
sumMary(m1)
intervals(m1,0.95)

为了探究重要的相互作用，我按种族进行了分层。然而，我被告知我不必跑 单独的种族分层分析以获得种族特定的估计值，但这些估计值可以直接从具有交互作用的模型中得出。有没有人对如何做到这一点有任何想法？

解决方法

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小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

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