r - 使用 lme4 的线性混合模型：合适的公式？

Question

我目前正在分析设计如下实验的数据：

我正在向参与者展示描述政策的书面情景，并要求他们以 7 项李克特量表（因变量）评估他们对政策的支持。

参与者被分配到 3 个治疗组（在主题因素之间：控制、治疗 1 和治疗 2），然后呈现 4 个场景（在主题因素内）。

在研究结束时，我正在收集一个协变量：参与者在连续尺度上的态度（从 0 到 100），然后我将其重新编码为 3 级分类变量。

我的目标是探索不同因素之间是否存在主要影响和相互作用：

支持政策~治疗*情景*态度

场景作为主体因素内，治疗作为主体因素之间，协变量被认为是主体之间的预测因子

如果我是正确的，我需要使用线性混合模型或广义线性混合模型来分析数据（尽管使用参数方法的李克特尺度分析似乎很稳健）。

我很难找到在 R 中形式化我的模型的正确方法，因为我想研究主效应 + 作为协变量（态度）的随机效应与作为主体因素（场景）的随机效应之间的相互作用。参与者 id 被编码为 id。我应该使用什么公式：

• DV ~ 治疗 * 场景 * 态度 + (1 | id) ?
• DV ~ 治疗 * 场景 * 态度 + (1 | id) + (1 | 场景:id) ?
• DV~治疗*场景*态度+（场景|id）？

非常感谢您的帮助 ！

标签： rmodelformulamixed