J'ai un code SAS pour données longitudinales, que je souhaiterais transformer en code R.
voici le descriptif de mon jeu de données:
2 groupes: traitement, témoin
5 temps: T0, T1, T2, T4 et T6
vol (volontaires) = 12 sujets
1 paramètre suivi : y
Mon code SAS: (ce n'est pas moi qui l'ai écrit
Code : Tout sélectionner
proc mixed data =toto method= ML;
class = traitement temps vol ;
model y= traitement temps traitement*temps /ddfm=kr outp=residuals;
repeated traitement*temps / subject =vol type=ar(1) group=traitement*temps;
lsmeans traitement*temps / pdiff= all cl;
run;
Et voici mon code R:
Code : Tout sélectionner
mod<-nlme::lme(y ~ temps*traitement,
data=data,
random = ~ 1 | id,
correlation =corCAR1(form = ~ temps | id/traitement),
method="ML" ,contrasts=list(traitement="contr.helmert" ))
ls.m<-lsmeans(mod,list(pairwise ~ temps|traitement,
pairwise ~ traitement|temps))
je ne sais pas l'équivalent de la partie group=traitement*temps de SAS vers R.
Je n'obtiens pas les meme AIC, BIC etc..
Je pense que la différence se fait dans le random.
Merci pour votre aide