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In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary. 相似文献
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Megan K. Schraedley Hamilton Bean Sarah E. Dempsey Mohan J. Dutta Kathleen P. Hunt Sonia R. Ivancic 《Journal of Applied Communication Research》2020,48(2):166-185
ABSTRACTThis forum brings together food, (in)security, and communication. The authors participating in this forum center communication as both process and tool for understanding, mitigating, and making meaning of food (in)security. The nine authors together discuss the role of communication in food (in)security, the central challenges for scholars and practitioners working on food (in)security, and the creative possibilities and impacts influencing the future of food (in)security. The forum produces a call for applied scholars to re-imagine communication frameworks in order to make meaningful differences in their communities. 相似文献
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