线性混合效应模型（LMM）有关论文

线性混合效应模型（LMM）是一种在生物医学、心理学、社会学等领域广泛应用的统计模型，它适用于处理具有多层次结构或重复测量的数据。以下是关于LMM的一些关键点，这些点来自于提供的参考资料：

1. LMM的适用性：LMM适用于内部存在层次结构或聚集的数据，例如，研究不同教学方法对学生考试成绩的影响时，数据可能来自不同的学校或班级23。

2. 模型组成：LMM结合了固定效应和随机效应。固定效应是研究者感兴趣的自变量，而随机效应表示不同单位之间的随机变异，如不同实验单位或观察组3。

3. 模型的优势：与传统的线性模型相比，LMM能够更准确地处理嵌套数据（如不同土壤深度的微生物群落数据）4。它允许研究者在考虑随机效应的同时，对固定效应进行推断和估计。

4. LMM的普及：LMM的使用在心理科学等领域的统计分析中日益增长，可能成为分析定量数据的默认方法5。

5. 模型假设：LMM的基本假设包括生物学和生态学意义的符合、自变量之间无多重共线性、线性、方差齐性、误差间相互独立以及随机误差服从正态分布6。

6. 模型估计：LMM的参数估计通常采用极大似然估计或限制极大似然估计（REML），后者在估计LMM时不考虑通过估计固定效应系数而损失的自由度，因此通常更受欢迎9。

7. 模型应用：LMM可以用于对结构化线性关系进行建模，是一种分层模型，它在各个组之间共享统计强度，以改善对任何单个数据点的推断10。

8. 用户界面：对于不熟悉编程语言如R的初学者，进行LMM分析可能较为困难。但有用户界面如YawMMF数据包，允许用户通过鼠标操作进行LMM分析，简化了学习过程并提供了实用强大的功能，包括数据清洗、模型筛选、模型建构和power计算等1。

9. 最佳实践指南：为了提高LMM的报告质量和研究的可重复性，研究者提出了一套最佳实践指南，强调了模型构建、效果评估和报告的重要性5。

10. 教材和资源：有关LMM的教材和资源提供了模型的基础理论，包括一般形式、矩阵表示、参数估计、假设检验、模型诊断和模型评估等内容78。

这些参考资料提供了对LMM的全面了解，包括其定义、应用、优势、假设、估计方法和在不同领域的应用情况。通过这些资料，研究者可以更好地理解和应用LMM来分析具有复杂结构的数据。