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[gyruscinguli]

Hallo!

Ich würde mich über eine Zweitmeinung und ein paar Ratschläge zu einem linearen gemischten Modell freuen.

Studieninhalt: Beobachtung von Patienten mit einer neurodegenerativen Erkrankung. Outcome: kognitive Leistung Y. Y verfällt natürlicherweise mit dem Verlauf der Erkrankung (Zeitkomponente!). Ich habe repeated measures von Y zu mehreren Zeitpunkten (t). Ich würde gerne den Effekt von mehreren Prediktoren (nicht veränderlich) einschätzen (Faktoren: F1, F2, Covariate C1).

Spontan würde ich das Model folgendermaßen aufbauen: Dependent = Y; Fixed effects: F1, F2, C1; random intercept mit einschließen; t als random effect einbeziehen (random slope)

Meine Fragen:

a) Jeder Patient hat eine andere Baseline (=Y @ t0) und andere slope (graph. Analyse, Verlauf Y über t, annähernd linear). Bzgl der Baseline würde ich eine random intercept modellieren. Bezüglich random slopes --> genügt es t als random effect einzubeziehen oder muss es auch zusätzlich als fixed effect modelliert werden?

b) objektive Auswahl der Covarianz Struktur: Ist es möglich allein anhand einer Minimierungsstrategie verschiedener Informationskriterien (BIC oder AIC+varianten) die richtige Covarianzstruktur zu wählen?


Danke! Ich freue mich auch über Antworten per Schmidt {punkt} public [ät] gmx {punkt} de