GLMM模型中Time2系数纳入的意义及VarA显著性解读咨询

首先明确你的模型设定：
你拟合的是一个无交互项的二项式混合效应模型，代码如下：

glmer(DV~Time2+VarA+VarB+(1|SUB), 
      data=subset(dom_GNT3, is.na(VarA) +is.na(VarB)==FALSE),
      family="binomial",na.action=na.omit)

模型假设VarA对DV的效应在两个时间点完全相同，Time2的效应是控制VarA、VarB后的时间主效应，SUB作为随机效应控制被试间的个体差异。

针对你的核心疑问，解答如下：

• VarA的显著性，仅说明在控制Time2和VarB的前提下，VarA对DV的整体（跨时间点的共同）效应是显著的，不能直接推断VarA在时间点1和时间点2各自都显著。因为你的模型假设VarA的效应在两个时间点没有差异，这个显著结果是基于“效应同质”假设下的合并检验。
• Time2的显著性，说明在控制VarA和VarB后，Time2对应的时间点（默认Time1为参考水平，即Time2=0代表Time1，Time2=1代表Time2）的DV发生概率显著低于Time1。

如果需要验证VarA在每个时间点是否单独显著，有两种可行方式：

1. 直接在模型中加入Time2:VarA交互项，修改后的模型公式为：

   DV~Time2*VarA+VarB+(1|SUB)
   

   若交互项显著，说明VarA的效应在两个时间点存在差异，此时可以通过简单效应分析（比如用emmeans包）分别计算并检验每个时间点的VarA效应；若交互项不显著，则支持原模型的“VarA效应跨时间同质”假设，此时原模型中VarA的显著结果可以认为是跨时间的稳定效应。
2. 拆分数据集为Time1和Time2两个子集，分别拟合单时间点的模型，但这种方法会丢失重复测量的关联信息，且无法利用随机效应整合被试的跨时间数据，一般不推荐。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lBinding