Mixed models
Jonathan Harrington
Die R-Befehle: mixed.txt
pfad = "Das Verzeichnis, wo die Daten gespeichert sind"
attach(paste(pfad, "anova1"), sep="") library(car)
library(languageR)
soa = read.table(paste(pfad, "soa.txt", sep="")) vot = read.table(paste(pfad, "vot.txt", sep="")) library(multcomp)
alc = read.table(paste(pfad, "alcdata.txt", sep=""))
Mixed models
Baayen, R.H. (in press) Analyzing Linguistic Data: A practical introduction to Statistics. Kapitel
7http://www.ualberta.ca/~baayen/publications/baayenCUPstats.pdf
Artikel in einem Special Issue im Journal of Memory and
Language, Vol. 59. insbesondere: Baayen, Davidson & Bates (2008); Quene & van den Bergh (2008); Jaeger (2008).
Frank & Jaeger (April, 2009) Post hoc comparisons Additional Issues: Random effects diagnostics, multiple comparisons
http://hlplab.wordpress.com/2009/05/03/multilevel-model-tutorial/
Levy & Jaeger (2009) A Brief and Friendly Introduction to Mixed-Effects Models in Psycholinguistics
2 Präsentationen hier vorhanden
Erste Veröffentlichung: Pinheiro & Bates (2000).
http://www.amazon.com/Mixed-Effects-Models-S-S-Plus/dp/0387989579
soa: eine modifizierte Datei von Baayen et al (2008) (selbe Werte, andere Namen)
Subject und Items als Random Factors Subject und Items als Random Factors
F1 (F1-Werte im Vokal); Vpn (s1, s2, s3), W (Bart, Pfad, Start), Pfinal (medial, final)
3 Vpn ( produzierten 3 Wörter (Bart, Pfad, Start) jeweils 2 Mal:
einmal phrasenmedial, einmal phrasenfinal. Unterscheiden sich phrasenmedial und –final in F1?
Faktor W: between/within:
Faktor Pfinal: between/within:
Zuerst eine Abbildung
within within
Signifikanter Unterschied in Pfinal (zwischen long und short)?
Wort * Pfinal Interaktion?
Zuerst eine Abbildung attach(soa)
boxplot(F1 ~ Pfinal * W)
soa.t = Anova.prepare(soa, c("s", "w", "w", "d")) soa.lm = lm(soa.t$d ~ 1)
Anova(soa.lm, idata=soa.t$w, idesign = ~ W * Pfinal)
Type III Repeated Measures MANOVA Tests: Pillai test statistic Df test stat approx F num Df den Df Pr(>F) (Intercept) 1 1.00 1509.78 1 2 0.0006617 ***
W 1 0.98 26.67 2 1 0.1356518 Pfinal 1 0.78 7.24 1 2 0.1147994 W:Pfinal 1 0.62 0.81 2 1 0.6186755
Jedoch hat Pfinal eindeutig denselben Einfluss pro Wort. d.h.
wir sollten hier die Variation zwischen den Wörtern
ausklammern. (Dass der Mittelwert von Bart kleiner ist im Vgl.
zu Pfad oder Start ist für diese Fragestellung uninteressant - genauso uninteressant wie die Variation zwischen Sprechern).
Subject und Items als Random Factors Subject und Items als Random Factors
Wir wollen also 2 Sorten von Variation gleichzeitig ausklammern:
wegen der Sprecher (Subject as a random factor) wegen der Wörter (Item as a random factor)
Subject und Items als Random Factors Subject und Items als Random Factors
Dadurch lösen wir gleichzeitig ein großes Problem in der Statistik (Clark, 1973): 'language as fixed effect fallacy'.
Subject und Items als Random Factors Subject und Items als Random Factors soa.t = Anova.prepare(soa, c("s", "w", "w", "d")) soa.lm = lm(soa.t$d ~ 1)
Anova(soa.lm, idata=soa.t$w, idesign = ~ W * Pfinal)
Fixed: W, Pfinal (beide within) Random: Subject
bedeutet: signifikante Ergebnisse sind nicht nur für diese Vpn sondern allgemein für ähnliche Sprecher gültig.
signifikante Ergebnisse in Pfinal sind nur für W gültig (Bart, Pfad, Start): d.h. damit die Ergebnisse allgemein für ähnliche Wörter gültig sind, müsste noch einen RM-Manova durchgeführt werden mit Wort als Random Faktor.
Subject und Items als Random Factors Subject und Items als Random Factors
ein by-subject RM-Manova (Subject als Random Faktor) ein by-item RM-Manova (Wort als Random Faktor)
Die Ergebnisse werden kombiniert in einer Statistik minF'
Keine solchen Komplikationen in einem Mixed-Model Das Verfahren ist schrecklich (siehe Johnson, 2008)
Weitere Vorteile von einem Mixed-Model Weitere Vorteile von einem Mixed-Model
Vpn
i e a
lang. schnell Sprechtempo
Vokal
Sprache engl. oder span.
i e a w1.1w2 w3 w4 w5 w6 between
within
w1.2 w1.3
w1.10 ...
Mittelwert
Es muss nicht gemittelt werden pro Stufen-Kombinationen Die Zellen müssen nicht vollständig pro Vpn sein.
Nachteile von einem Mixed-Model Nachteile von einem Mixed-Model
library(lme4) und mixed modelling (MM) überhaupt sind noch in der Entwicklungsphase. Daher bugs, häufige code
Änderungen und einige Teile des Verfahrens sind in R noch nicht ganz vollständig. Siehe:
Mit MM können zwar Werte aus der t- und F-Verteilung berechnet werden, aber diese lassen sich nur schwierig und vielleicht sogar ungenau in Wahrscheinlichkeiten umsetzen – weil die
Freiheitsgrade nicht eindeutig berechnet werden können.
http://wiki.r-project.org/rwiki/doku.php?id=guides:lmer-tests
lmer() lmer()
lmer() ist die Funktion für mixed modelling.
3. by-subject intercept adjustment
4. by-item intercept adjustment 1. Neigung
2. Intercept
y = bx + k + e
^ Vpn+ e
WEingeschätzte Werte
berechnet ein lineares Modell, in dem der Abstand zwischen eingeschätzen und tatsächlichen Werten minimiert wird
minimiert den Abstand durch REML (restricted maximum likelihood) muss mindestens einen Random-Faktor enthalten
vereinheitlicht RM-Anova und logistische Regression
x ist ein Faktor-Code* (zB 0 oder 1 für 2 Stufen)
*siehe: http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm
F1.lmer = lmer(F1 ~ Pfinal + (1 | Vpn) + (1 | W)) abhängige Variable
unabhängige Variable(n)
Vpn und W als Random Factors lmer()
lmer()
1. by-subject and by-item intercept adjustment
= Sprecher- und Wortvariationen werden für Pfinal (ohne zwischen den Stufen zu differenzieren) ausgeklammert.
F1.lmer = lmer(F1 ~ Pfinal + (1 + Pfinal | Vpn) + (1 +Pfinal | W)) 2. by-subject and by-item intercept and slope adjustment
= Sprecher- und Wortvariationen werden getrennt für die
Stufen (long, short) von Pfinal berechnet und ausgeklammert.
lmer() lmer()
Linear mixed model fit by REML Fixed effects:
Estimate Std. Error t value (Intercept) 522.111 19.604 26.633 Pfinalshort -18.889 5.525 -3.419
print(F1.lmer, corr=F)
print(F1.lmer, corr=F) Fixed effects (bezieht sich daher auf Pfinal)
ranef(F1.lmer)
ranef(F1.lmer) Random effects (bezieht sich
daher auf Vpn und W)
$Vpn
(Intercept) s1 -20.557646 s2 22.948070 s3 -2.390424
$W
(Intercept) Bart -27.94979 Pfad 14.13553
Start 13.81427 summieren auf 0.
auch BLUPS genannt (best
linear unbiased predictor). Ein BLUP pro Vpn und pro Wort
y = bx + k + e
^ Vpn+ e
Wfitted(F1.lmer) fitted(F1.lmer)
[1] 473.6037 515.6890 515.3677 454.7148...
Eingeschätzte Werte
lmer() lmer()
Linear mixed model fit by REML Fixed effects:
Estimate Std. Error t value (Intercept) 522.111 19.604 26.633 Pfinalshort -18.889 5.525 -3.419
$Vpn
(Intercept) s1 -20.557646
$W
(Intercept) Bart -27.94979
fitted(F1.lmer)[4]
[1] 454.7148
Fixed Random
y = bx + k + e
^ Vpn+ e
WEingeschätzer Wert für phrasenmedialer (Stufe, short) Bart, Vpn. s1
contrast(Pfinal) short
long 0 short 1
-18.889 * 1 + 522.111 -20.557646 -27.94979 1 [1] 454.7146
lmer(), t-Werte und Basis-Kodierung lmer(), t-Werte und Basis-Kodierung
Linear mixed model fit by REML Fixed effects:
Estimate Std. Error t value (Intercept) 522.111 19.604 26.633 Pfinalshort -18.889 5.525 -3.419
Die Stufe short vom Faktor Pfinal ist 3.419 Standard- Abweichung von der Basis-Stufe desselben Faktors entfernt.
Basis-Stufe levels(Pfinal)
[1] "long" "short"
Die Basis-Stufe kann man mit relevel() auswählen.
(Also: der absolute Abstand zwischen long und short ist 3.419 Standard-Abweichungen).
lmer(), t-Werte und Basis-Kodierung lmer(), t-Werte und Basis-Kodierung
Die Basis-Stufe kann man mit relevel() auswählen.
Pfinal2 = relevel(Pfinal, "short")
F1b.lmer = lmer(F1 ~ Pfinal2 + (1 | Vpn) + (1 | W))
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value (Intercept) 503.222 19.604 25.670 Pfinal2long 18.889 5.525 3.419
print(F1b.lmer, corr=F)
Linear mixed model fit by REML Fixed effects:
Estimate Std. Error t value (Intercept) 522.111 19.604 26.633 Pfinalshort -18.889 5.525 -3.419
Kein
Freiheitsgrad, keine p-Werte
lmer(), t-Werte, p-Werte lmer(), t-Werte, p-Werte
Linear mixed model fit by REML Fixed effects:
Estimate Std. Error t value (Intercept) 522.111 19.604 26.633 Pfinalshort -18.889 5.525 -3.419
Die Wahrscheinlichkeit könnte mit der höchst möglichen Anzahl der Freiheitsgrade von der t-Verteilung berechnet werden.
Freiheistgradanzahl = Anzahl der Werte - (Anzahl der Stufen) = 16
2 * ( 1 - pt(3.419, 16)) [1] 0.003516309
Aber der p-Wert ist anti-konservativ (ggf. zu niedrig) und daher nicht zuverlässig.
lmer() und MCMC sampling lmer() und MCMC sampling
Um genauere Wahrscheinlichkeiten der im lmer()
entstandenen t-Werte zu berechnen, gibt es Markov Chain Monte Carlo sampling (MCMC).
kann zZt. für solche Modelle angewandt werden F1.lmer = lmer(F1 ~ Pfinal + (1 | Vpn) + (1 | W)) nicht für diese
F1.lmer = lmer(F1 ~ Pfinal + (1 + Pfinal | Vpn) + (1 +Pfinal | W))
lmer(), t-Werte und Basis-Kodierung lmer(), t-Werte und Basis-Kodierung
Bitte beachten: es gibt einen Bug in pvals.fnc(), sodass die Werte von F1.lmer (!!) nach der Durchführung der Funktion geändert werden. Daher bitte immer gleich nach pvals.fnc() nochmal die lmer() Funktion duchführen!
F1.lmer = lmer(F1 ~ Pfinal + (1 | Vpn) + (1 | W)) F1.fnc = pvals.fnc(F1.lmer)
F1.lmer = lmer(F1 ~ Pfinal + (1 | Vpn) + (1 | W))
lmer() und MCMC sampling lmer() und MCMC sampling
Estimate MCMCmean HPD95lower HPD95upper pMCMC Pr(>|t|) (Intercept) 522.11 522.13 491.88 554.614 0.0001 0.0000 Pfinalshort -18.89 -18.88 -35.94 -1.013 0.0356 0.0035
F1.fnc = pvals.fnc(F1.lmer) F1.fnc$fixed
Highest Posterior Density
2 * ( 1 - pt(3.419, 16))
Die Daten wurden mit einem Mixed Model mit Subject und Word als Random Faktoren und phrasenfinale Längung als unabhängige Variable analysiert. Alle Wahrscheinlichkeiten wurden mit Markov- Chain-Monte-Carlo sampling (MCMC) berechnet (Baayen et al,
2008). Die phrasenfinale Längung hatte einen signifikanten Einfluss auf F1 (t = 3.42, MCMC: p < 0.05).