Exemplos de relatórios para análise de modelos mistos usando lmer em biologia, psicologia e medicina?

Como o consenso geral parece ser o uso de modelos mistos via lmer()R em vez da ANOVA clássica (pelas razões frequentemente citadas, como desenhos desequilibrados, efeitos aleatórios cruzados etc.), gostaria de tentar com meus dados. No entanto, estou preocupado com a possibilidade de "vender" essa abordagem ao meu supervisor (que espera uma análise clássica com um valor-p no final) ou posteriormente aos revisores.

Você poderia recomendar alguns bons exemplos de artigos publicados que usavam modelos mistos ou lmer()para projetos diferentes, como medidas repetidas ou vários projetos dentro e entre sujeitos da biologia, psicologia e medicina de campo?

Atualização 3 (maio de 2013): Outro artigo realmente bom sobre modelos mistos em Psicologia foi lançado no Journal of Memory and Language (embora eu não concorde com as conclusões dos autores sobre como obter valores- p , consulte o pacote afex). Ele discute muito bem como especificar a estrutura de efeitos aleatórios. Vá ler!

Barr, DJ, Levy, R., Scheepers, C., & Tily, HJ (2013). Estrutura de efeitos aleatórios para teste de hipótese confirmatória: Mantenha-o no máximo . Journal of Memory and Language , 68 (3), 255–278. doi: 10.1016 / j.jml.2012.11.001

Atualização 2 (julho de 2012): Um artigo defendendo o uso da psicologia (social) quando há efeitos aleatórios cruzados (por exemplo, participantes e itens).
O grande problema é: mostra como obter valores-p usando o pacote pbkrtest :

Judd, CM, Westfall, J. & Kenny, DA (2012). Tratar estímulos como um fator aleatório na psicologia social: uma solução nova e abrangente para um problema generalizado, mas amplamente ignorado. Jornal de Personalidade e Psicologia Social , 103 (1), 54-69. doi: 10.1037 / a0028347 (disponível apenas como um arquivo
.doc do Word)

Jake Westfall me disse (por e-mail) que uma alternativa para obter valores-p para a aproximação de Kenward-Rogers defendida (usada no pbkrtest) é a aproximação (menos ideal) de Satterthwaite, que pode ser encontrada no pacote MixMod usando a anovaTabfunção

Pequena atualização para a última atualização: O pacote My R afexcontém uma função mixed()para obter convenientemente valores-p para todos os efeitos em um modelo misto. Como alternativa, o carpacote agora também obtém valores-p para modelos mistos ao Anova()usartest.statistic = "F"

UPDATE1: Outro artigo que descreve lme4

Kliegl, R., Wei, P., Dambacher, M., Yan, M. e Zhou, X. (2011). Efeitos experimentais e diferenças individuais em modelos lineares mistos: estimando a relação entre efeitos espaciais, de objetos e de atração na atenção visual. Fronteiras em Psicologia Quantitativa e Medição , 1, 238. doi: 10.3389 / fpsyg.2010.00238

Resposta original:

Não tenho vários exemplos, apenas um (veja abaixo), mas conheço algum artigo que você deve citar em Psicologia / Ciências Cognitivas. O mais importante é definitivamente:

Baayen, RH, Davidson, DJ e Bates, DM (2008). Modelagem de efeitos mistos com efeitos aleatórios cruzados para assuntos e itens. Journal of Memory and Language , 59 (4), 390-412. doi: 10.1016 / j.jml.2007.12.005

Outro de Baayen é:

Baayen, RH, & Milin, P. (2010). Analisando os tempos de reação. International Journal of Psychological Research , 3 (2), 12–28.

Na verdade, também gostei muito do livro dele, que também tem um bom capítulo introdutório sobre modelo misto (e é bastante barato para um livro de estatísticas):
Baayen, RH (2008). Analisando dados linguísticos: uma introdução prática para as estatísticas usando R . Cambridge, Reino Unido; Nova York: Cambridge University Press.

Eu provavelmente acho que ele também tem muitos papéis usando lme4 , mas como meu principal interesse não é psicolinguística, você pode querer verificar sua página inicial .

Do meu campo (raciocínio), conheço este artigo que usa lme4:

Fugard, AJB, Pfeifer, N., Mayerhofer, B., & Kleiter, GD (2011). Como as pessoas interpretam condicionais: muda para o evento condicional. Jornal de Psicologia Experimental: Aprendizagem, Memória e Cognição , 37 (3), 635-648. doi: 10.1037 / a0022329

(embora eu tenha a sensação de que eles usam um teste de razão de verossimilhança para comparar modelos que diferem apenas nos parâmetros fixos, o que ouvi dizer que não é o caminho correto. Acho que você deveria usar o AIC.)

Este é um artigo altamente citado sobre modelos mistos para ecologia e evolução:

• Bolker et al. (2009) Modelos mistos lineares generalizados: um guia prático para ecologia e evolução Trends in Ecology & Evolution vol. 24 pp127-135 ( PDF ) ( da ScienceDirect com links para Conteúdo Complementar ).

O artigo a seguir procura promover o uso da modelagem multinível em contextos de ciências sociais:

• Bliese, PD & Ployhart, RE (2002). Modelagem de Crescimento Utilizando Modelos de Coeficientes Aleatórios: Model Building, Testing, and Illustrations, Organizational Research Methods, vol. 5 No. 4, outubro de 2002 362-387. PDF

Para citar o resumo:

Neste artigo, os autores ilustram como a modelagem de coeficiente aleatório pode ser usada para desenvolver modelos de crescimento para a análise de dados longitudinais. Em contraste com as discussões anteriores sobre modelos de coeficiente aleatório, este artigo fornece orientação passo a passo usando uma estrutura de comparação de modelos. Ao abordar a modelagem dessa maneira, os autores são capazes de construir uma base de regressão e estimar e avaliar progressivamente modelos mais complexos. Na estrutura de comparação de modelos, o artigo ilustra o valor do uso de testes de probabilidade para contrastar modelos alternativos (em vez da dependência típica de testes de significância envolvendo parâmetros individuais) e fornece código na linguagem de código aberto R para permitir que os leitores replicem os resultados.

Um exame dos artigos listados no Google Scholar como citando este artigo sugere várias outras pistas úteis .

Estou lendo Zuur, AF, Ieno, EN, Walker, N., Saveliev, AA e Smith, GM (2009). Modelos de efeitos mistos e extensões em ecologia com R . Nova York, NY: Springer Science + Business Media, LLC. Foi escrito para ecologistas, portanto as estatísticas são fáceis de serem seguidas; Eu acho que seria útil para pessoas de outras disciplinas, como medicina ou psicologia também. Existem muitos estudos de caso incluídos, e cada um possui uma seção detalhada sobre como melhor escrever as estatísticas em um artigo.

Um excelente exemplo de uso de modelos mistos em ecologia é:

• " Demografia e manejo das espécies invasoras Hypericum perforatum . I. Utilizando modelos de efeitos mistos de vários níveis para caracterizar crescimento, sobrevivência e fecundidade em um conjunto de dados de longo prazo " (Buckely, Briese e Rees 2003).

Infelizmente, ele usa bibliotecas R mais antigas.