lmerモデルを正しく指定していますか？

私はGoogleとこのサイトを調べましたが、それでもlme4ライブラリのlmer関数について混乱しています。

複数レベルの構造を持つさまざまな精神科病棟から収集したデータがあります。簡単にするために、レベル2とレベル1の変数を2つ選択しますが、実際にはさらにいくつかあります。

レベル2-WardSize [これは病棟にいる人数]＆WAS [これは病棟がどの程度「すてき」かを示す尺度です]

どの病棟にいるのかを「病棟」と呼ばれるRに伝えるグループ化変数

レベル1-性別（これは明らかに性別です）＆BSITotal [これは症状の重症度の尺度です]

結果はSelfrejectで、これもまたそのように聞こえます。

私はこの式を持っています：

help = lmer（formula = Selfreject〜WardSize + WAS + Gender + BSITotal +（1 | Ward））

これは、「各個人が自分の性別と症状の重症度に関連するスコアを持っていること、また、病棟のサイズとそれがいかに「素敵」かという病棟レベルの効果があることを願っています。

これは正しいです？混乱しているのは、最後に与えられた病棟レベルの切片を除いて、Rがレベル1変数とレベル2変数を区別する方法を理解できないことです。

もし誰かがその表記法を説明できれば、私のような馬鹿がそれを理解できるようになればさらに良いでしょう。

どうもありがとう！

モデルの仕様は大丈夫です。

（1 | Ward）で行ったようにlmerで指定されたWardのさまざまな切片は、WardSizeまたはGender以外の理由により、各ワード内の被験者がSelfrejectで互いに類似している可能性があることを示しているため、病棟間の異質性。

「1」は、切片が適合するデータの1の列（つまり、定数）と考えることができます。通常、「1」はlmで自動的に暗黙指定されます。たとえば、

lm(Y ~ X1 + X2)

実際に指定します

lm(Y ~ 1 + X1 + X2)

これで基本モデルができたので、「BSItotalとSelfrejectの関係はワード間で異なりますか？」などの質問を開始できます。

lmer(formula=Selfreject ~ WardSize + WAS + Gender + BSITotal + (1 + BSITotal | Ward))

つまり、BSITotalの切片と勾配の両方が病棟間で異なる可能性があります。

まだ理解していない場合、Gelman＆Hillの「回帰とマルチレベルモデル/階層モデルを使用したデータ分析」は、このようなモデルをlmerでフィッティングすることを説明する素晴らしい本です。

以下は、固定効果のレベルを指定する必要がない理由に関する、ダグラスベイツ（lme4を書いた）による説明へのリンクです。