LMM可视化分析软件LMMgui简述
LMM可视化分析软件LMMgui简述
LMMs可用于商业程序，如SPSS(“mixed”)、SAS(“proc mixed”)、S-PLUS、MLwiN或ASReml。LMMgui是一个免费的图形用户界面，使用lme4 (Bates et al.， 2014)，这是一个免费的开源程序R中的包。LMMgui是针对想使用lme4，但还不熟悉R和命令行编程的实验心理学家。
它提供了一个简单的接口来对变量进行分类（作为随机或固定因素，下图顶部窗口)，然后指定两个LMMs(中间窗口)。LRT用于比较模型。LMMs细节、诊断图和LRT的结果(χ2, df 和p-value)可用于检验(底部窗口)。这些图允许我们检查线性和方差齐性(拟合与残差)的假设，以及残差的正态性。
LMMgui的示例窗口。一旦选择了数据文件，就要求用户使用顶部窗口对变量进行分类。在这个假设的例子中(见公式1)，变量的分类如下:“RT”为反应变量，“Listener”为被试(随机因素)，“Level”(声级)为连续固定协变量。任何没有按radio-button或复选框分类的变量都被视为离散的固定因素。在本例中， “Language”。一旦对变量进行了分类，下一步就是模型说明(中间窗口)。用户通过在下拉菜单中选择要包含在两个模型中的术语。模型的拟合结果和比较结果可从结果(底部)窗口获得。用户可以查看每个模型的简要信息、诊断图(拟合与残差图、残差正态性直方图)以及模型比较结果。
对于前面推文中提到的假设实验，解释变量分别为：语言(被试内，分类固定因素)、声级(被试内，连续固定协变量)、听者(被试，随机因素)。为了清晰起见，省略了说话人的随机因素。LMMgui使用lme4的lmer函数创建模型，LMM可以表示为：
RT~Language+Level+(Language+Level|Listener)
其中“RT”为反应变量，模型项位于波浪号字符(“~”)右侧。第一个术语是固定效应：“Language”和“Level”。交互项应该包括冒号“:”。随机效应术语是那些包含一个条形符号(“|”)的术语。条形图的右边是随机因素“Listener”。条形图左边的表达式表明，对于固定因子，这个随机项包含相关的截距和斜率。“(Language + Level|Listener)”包含随机截距，相当于“(1 + Language + Level|Listener)”。相反，只有随机截距的术语是“(1| Listener)”，而不相关的随机截距和斜率的术语是“(Language + Level || Listener)”。
为了评价level的主效应，可以将上述模型与没有level项的模型进行比较，即:
RT~Language+(Language+Level|Listener)
注意，在评价固定效应时，建议模型的随机效应部分始终包含所有固定因素的斜率，因为这已被证明对实验心理学的验证性假设检验是很重要(Barr, 2013)。然而，如果随机因素没有完全交叉，这样的“完全”随机效应项可能是不合适的，并可能导致模型收敛失败。
与大多数统计分析一样，一个重要的计算步骤是估计最小二乘法的参数。虽然这些细节超出了本次推文范围，但是研究者应该知道标准极大似然(ML)和限制ML (REML)标准。虽然默认的REML可以提供更好的随机效果标准差估计，但它是通过对固定效应参数中的一些不确定性进行平均来实现的。因此，当比较具有不同固定效应结构的LMMs时，使用ML准则。
显著的低强度rt表明缺失的固定效应项(交互作用或主效应)是重要的。例如，假设数据显示了声级的显著主效应。请注意，存在显著的高阶交互可能会使解释低阶交互/主效应变得困难。
虽然目前LMMgui仅适用于来自正态分布总体的连续反应变量，但混合效应模型也可用于分类反应变量。lme4包含glmer函数，该函数可用于计数数据(泊松分布)、二进制/比例数据(二项式) 和方差随均值平方增加的数据(gamma)。关于R在一般情况下的使用的介绍书籍和心理学中的混合效应模型(Baayen, 2008)可供进一步阅读。对于已经熟悉R命令行接口的研究者来说，有很多有用的软件包可以对LMMs进行系统的评估，比如各种包afex、car、ez、lmerTest、pbkrtest。
LMMgui软件获取网址：https://www.oa.uni-hamburg.de/datenbanken/lmmgui.html 。也可以后台回复【LMM】获取百度云链接。注：软件版权归David A. Magezi作者所有，使用时请遵守相关法律规定。
参考文献
Magezi, D. A. (2015). Linear mixed-effects models for within-participant psychology experiments: an introductory tutorial and free, graphical user interface (LMMgui). Frontiers in psychology, 6, 2.
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