3レベルの部分的にネストされたモデル

Question

私は、Rとlme4を使用しているグループの心理療法の被験者で経時変化をモデリングしています。 私のデータは、以下の構造を有する：（すべての反復測定のため）

• 被験体（ID）（等間隔反復測定のためのコード1-10）
• 時間
• 結果
• 処理（0 /心理療法のための1 /待っているリストコントロール）ランダム傾きおよび切片と

私の最初の2レベルモデルはうまく機能とシンプルです：

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

グループ精神療法科目がセラピスト（治療を受けているセラピストがいます）にネストされていますが、コントロールはネストされていないため、3レベルの部分的にネストされたモデルを使用する必要があります。私は、De Jong、Moerbeek & Van der Leeden（2010）が主張しているように、少なくともセラピストの主な影響について説明しなければならないと推測しています。

De Jong、K.、Moerbeek、M.、& Van der Leeden、R.（2010）。縦3レベルマルチレベルモデルにおける先験的パワー解析：セラピスト効果を用いた例Psychotherapy Research、20（3）、273-284。

私は「部分的にネストされたモデル」の下に、次のリンクに非常に有用資源を発見した

：

：著者は、私がテストしたいものと実質的に同一のモデルについては、以下のコードを与える http://rpsychologist.com/r-guide-longitudinal-lme-lmer

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

彼が提示するデータは事実上同じですが、モデルには「グループ」変数が追加されています。治療/コントロールのグループ分けが治療/非治療のグループ分けと同じであるため、これがなぜであるのか分かりません。被験体が実験群にあるよりも治療を受けた場合、対照群にいない場合。この3レベルの部分的にネストされたモデルをどのように記述しますか？私はこれがCrossvalidatedフォーラムのためのより多くの質問であることを知っている、私は応答なしでそれを掲示し、私は本当に混乱して感じる。ありがとうございました。

Answer 1

簡単にしてください。セラピストのない被験者にダミーセラピストnoneを追加するだけです。次に、モデルを以下のようにフィットさせます。

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

セラピストnoneは、治療waiting listと混同されます。セラピストはランダムな効果であり、ペナルティを科す。治療は固定効果であり、罰せられません。したがって、すべての情報はwaiting listの治療効果になり、noneのセラピスト効果はゼロになります。