Pacientes foram expostos a experimentos para verificar o tempo de resposta a determinadas exposições. Para cada exposição (que são 3, mas prefiro aborda-las individualmente) verificou-se se o sujeito acertou a resposta desejada e quanto tempo levou para responder. A hipótese do estudo é que quando o sujeito acerta a resposta o tempo de resposta é menor do que quando erra. O problema é que cada paciente é exposto diversas vezes. Então eu tenho um banco com 10 pacientes, mas com mais de 300 linhas, semelhante a simulação abaixo. A minha questão é que eu imagino que haja dependencia dos pacientes, ou seja, que as respostas sejam mais parecidas dentro de cada sujeito do que entre cada sujeito. Provavelmente a variação teria dois componentes, o de dentro do sujeito e entre os sujeitos. POr isso, eu imaginei que utilizar um modelo aleatório com o paciente como o elemento aleatório fosse mais interpretável que um modelo linear simples.

Qualquer sugestão de como fazer funcionar é bem vinda!

z <- rnorm(200, mean = 120 , sd = 10)

x <- rnorm(100, mean = 90, sd = 20)

data <- as.data.frame(rbind(cbind(x,1,1:10),cbind(z,0,1:10)))

names(data) <- c('tempo','desfecho','pac')

summary(lm(tempo ~ desfecho + pac,data))

library('nlm')

> lme(tempo ~ desfecho + pac,data)

Erro em getGroups.data.frame(dataMix, groups) :

Invalid formula for groups

> lme(tempo ~ desfecho,data,random= pac)

Erro em reStruct(random, REML = REML, data = NULL) :

objeto 'pac' não encontrado

> lme(tempo ~ desfecho,data,random= ~ pac)

Erro em getGroups.data.frame(dataMix, groups) :

Invalid formula for groups

> lme(tempo ~ desfecho,data,random= ~desfecho|pac)

Erro em lme.formula(tempo ~ desfecho, data, random = ~desfecho | pac) :

nlminb problem, convergence error code = 1

message = iteration limit reached without convergence (10)

Abraço forte,

Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil

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