Contesto :
Immagina di avere uno studio longitudinale che ha misurato una variabile dipendente (DV) una volta alla settimana per 20 settimane su 200 partecipanti. Anche se sono interessato in generale, i DV tipici che sto pensando di includere comprendono le prestazioni lavorative dopo l'assunzione o varie misure di benessere a seguito di un intervento di psicologia clinica.
So che la modellazione multilivello può essere utilizzata per modellare la relazione tra tempo e DV. È inoltre possibile consentire ai coefficienti (ad es. Intercetti, pendenze, ecc.) Di variare tra gli individui e stimare i valori particolari per i partecipanti. Ma cosa succede se durante l'ispezione visiva dei dati si rileva che la relazione tra tempo e DV è una delle seguenti:
- diversi nella forma funzionale (forse alcuni sono lineari e altri sono esponenziali o alcuni hanno una discontinuità)
- diverso nella varianza degli errori (alcuni individui sono più volatili da un punto temporale all'altro)
Domande :
- Quale sarebbe un buon modo per avvicinarsi alla modellazione di dati come questo?
- In particolare, quali approcci sono efficaci nell'identificare diversi tipi di relazioni e nel classificare le persone in base al loro tipo?
- Quali implementazioni esistono in R per tali analisi?
- Ci sono riferimenti su come eseguire questa operazione: libro di testo o applicazione effettiva?