如何使用具有随机效应的有序逻辑回归？

在我的研究中，我将使用几种指标来衡量工作量。具有心率变异性（HRV），皮肤电活动（EDA）和主观量表（IWS）。标准化后，IWS具有三个值：

工作量低于正常水平
平均工作量
工作量高于正常水平。

我想看看生理指标可以很好地预测主观工作量。

因此，我想使用比率数据来预测序数值。根据：如何在R中同时使用数字/分类值进行有序逻辑回归分析？使用此MASS:polr功能很容易做到。

但是，我也想考虑随机效应，例如受试者之间的差异，性别，吸烟等。在本教程中，我看不到如何向添加随机效应MASS:polr。替代地lme4:glmer，然后将是一种选择，但是该功能仅允许预测二进制数据。

是否可以向序数逻辑回归添加随机效应？

— 罗宾·克雷默
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您不必对这种结果使用比例赔率，可以使用连续比率模型和其他模型。您可以研究CRAN提供的序数软件包。

— mdewey

@RobinKramer请阐明您认为随机效应的含义。当统计学家说随机效应时，他们通常想解释不同观察结果之间的聚类。例如，假设您对同一个人重复测量，因此每个肥胖者在特定时间都是一个人，并且每个人有4个观测值。可以说您应该适合随机效应模型。每个人都有特定于人的随机效应（通常假定来自正态分布）。当您说性别，吸烟等时，通常可以将其建模为固定效果。所以你是什么意思？

— 吴伟文

@WeiwenNg这个问题已经很老了，但是我习惯于使用LME回归，在其中我放置了一些我不感兴趣的变量（但确实对DV有影响）作为随机效应。我试图对这个项目做同样的事情。

— 罗宾·克雷默

@RobinKramer我不好，我没有记下日期！也就是说，我仍然认为这里有些混乱。您是否对个人采取了重复措施？如果是这样，那么您应该包括一个人随机拦截。如果您对性别对DV的影响感兴趣，则可能只需要将其建模为正常协变量即可。有人会说将其建模为固定效果（因为您将其对DV的效果视为固定）。将性别视为随机效应确实会在本体论上造成混淆。

— 吴伟文

Answers:

原则上，您可以通过将序数响应变量扩展为连续级别之间的一系列二进制对比，来使任何逻辑混合模型软件的机器执行序数逻辑回归（例如，请参见《 Dobson和Barnett 广义线性模型简介》第8.4.6节）。但是，这很痛苦，幸运的是R中有一些选择：

所述序包，经由clmm和clmm2函数（clmm= c ^ umulative 大号墨水中号 ixed 中号 Odel等）
通过函数的混音器包mixor
的MCMCglmm包，经由family="ordinal"（见?MCMCglmm）
的BRMS包，例如，通过family="cumulative"（见?brmsfamily）

后两个选项在贝叶斯MCMC框架中实现。据我所知，所有引用的函数（除外ordinal::clmm2）都可以处理多种随机效应（拦截，斜率等）；它们中的大多数（也许不是MCMCglmm？）可以处理链接功能的选择（logit，probit等）。

（如果有时间的话，我将通过使用从头开始设置序数模型的工作示例，回来并修改此答案lme4）

— 本·博克
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谢谢您的回答。事实上，我见过有人确实使用了一系列二进制对比，但带有“一般估计方程”。这与您提到的方法有什么关系？此外，在进行多个比较时，您是否需要纠正多重比较问题？

— 罗宾·克雷默

估计具有R序数响应的混合效应模型的另一种方法是通过混合器包的mixor功能。该函数允许随机斜率和截距，并提供了一些对链接函数的选择（您不仅限于有序逻辑回归，还可以使用概率，对数对数和互补对数对数链接函数）。

— user206892 '19

是否想回来并添加一个可行的示例？

— 恢复莫妮卡

这可能比我想要的要难...

— Ben Bolker

是的，可以在顺序回归模型中包括随机效应。从概念上讲，这与在线性混合模型中包含随机效应相同。虽然加州大学洛杉矶分校网站只展示了polr()在功能MASS包，也有在装修R.序模型的一些设施，有更广泛的（但不太详细）概述这里。我所知道的在R中包含随机效果的唯一方法是使用序数包。我在这里通过一个示例进行研究：是否存在双向弗里德曼测验？

— gung-恢复莫妮卡
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