myscratchpad

線形混合モデルと潜在成長曲線モデルは同じものらしいが、どうもよくわからないので、Rで実行してみて、結果の数値が一致するところから調べて勉強してみる。
⇒　結論：まだよくわからない。
モデルの指定の仕方がおかしい気がする。lmeは欠損値に強いらしいので、うまく使って、個人のデータを入れて時間経過後の予測ができるようにしたい。


# データフレームをつくる

dat <- data.frame(

  g1 = c(8, 11, 9, 7, 8, 15, 8, 9, 8, 15, 3, 9, 11, 13, 10, 13, 13, 11, 8, 8),

  g2 = c(14, 17, 16, 10, 22, 22, 16, 12, 14, 17, 15, 14, 16, 21, 20, 22, 16, 17, 13, 12),

  g3 = c(16, 20, 20, 19, 28, 30, 25, 25, 24, 14, 15, 21, 18, 28, 25, 23, 23, 23, 18, 15)

)

library(reshape)

sbj <- paste("sbj", 1:nrow(dat), sep="")

dat2 <- data.frame(sbj, dat)

datl <- melt(dat2, id.vars="sbj")

library(lme4)

fitlme <- lmer(value~variable + (1|sbj), data=datl)

summary(fitlme)