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R Discussion :

linear mixed model avec donnée quantitative en fixed effect


Sujet :

R

  1. #1
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    Par défaut linear mixed model avec donnée quantitative en fixed effect
    Bonjour,

    Mon problème concerne l'implémentation d'un modèle linéaire mixte, voici le contexte:

    X participants ont réalisé une course à pied, avant et apres leur course des données de forces musculaires ont été évaluées (Y). Je souhaite connaitre l'effet test (pré vs. post course) mais également évaluer si le temps de course (effet temps) a une influence sur cet effet test. J'ai donc un effet fixe : test (qualitatif) et un effet temps (quantitatif), j'ai un peu du mal à savoir comment entrer l'effet temps (effet fixe ou covariable ?) . Quelle solution vous parait correcte :


    Code R : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    Y = test * temps + (1|participant)

    …mais dans ce cas comment je gère le fait que la variable temps est quantitative et continue, ou bien :

    Code R : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    Y = test + (1|participant) + (1|temps)

    ou autre…

    Merci d'avance pour votre aide,
    Cordialement

  2. #2
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    Par défaut
    temps étant un variable quantitative, c'est donc une covariable. De ce fait, temps ne peut pas être utilisé comme facteur aléatoire. De plus, cela n'aurait pas de sens puisque ce que tu analyses c'est la relation entre Y et le temps en fonction du test.

    Tu as deux formulations possibles de ton modèle qui sont :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
     Y ~ test * temps + (1|participant)
    ou
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
     Y ~ test * temps + (temps|participant)
    Dans la seconde tu considères qu'en plus de l'effet du test sur le temps, il existe un effet propre du sujet. En d'autres termes, tu prends en compte que le sujet est naturellement plus ou moins rapide et tu analyses comment le test modifie la rapidité du sujet.


    Dans une formule R, ne fait pas de différence entre facteur et covariable, la différence se faisant à l'évaluation de la formule.

  3. #3
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    Par défaut
    Ok super merci,

    c'est vrai qu'il y avait aussi la solution du random slope qui est pertinente dans ce cas.

    Cordialement

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