R Modellierung gemischter Effekte - Analyse und Interpretation
Ich versuche, für meine Daten in R eine Modellierung mit gemischten Effekten zu verwenden. Ich habe zwei unabhängige Variablen und beide haben drei Ebenen. Muss ich meine Variablen codieren? Wenn ja, kann ich Dummy- / Behandlungscodierung verwenden? Ich habe auch einige andere Prädiktorvariablen. Ich hänge das Modell damit an,
model1 <- lmer(rt ~ emotion + trial + emotion*trial + age + emotion*trial*age + (1|participant)
Die erhaltenen Ergebnisse sind wie folgt:
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
(Intercept) 295.9898 21.9655 59.9409 13.475 <2e-16 ***
EmotionNegative 12.9354 10.3385 17076.8218 1.251 0.2109
EmotionNeutral 13.2439 10.2729 17076.4637 1.289 0.1973
trial_typeincongruent 20.6828 10.6194 17077.0115 1.948 0.0515 .
trial_typeneutral 23.0839 10.4112 17076.4873 2.217 0.0266 *
Age -0.2310 4.0893 60.0862 -0.056 0.9551
EmotionNegative:trial_typeincongruent -5.9407 15.2334 17076.6471 -0.390 0.6966
EmotionNeutral:trial_typeincongruent 4.0637 15.1272 17076.5003 0.269 0.7882
EmotionNegative:trial_typeneutral 11.5807 14.8398 17076.5762 0.780 0.4352
EmotionNeutral:trial_typeneutral 8.1210 14.8446 17076.3594 0.547 0.5843
EmotionNegative:Age 0.4182 1.9479 17076.9098 0.215 0.8300
EmotionNeutral:Age -2.0714 1.9280 17076.4446 -1.074 0.2827
trial_typeincongruent:Age -2.6537 1.9935 17077.2263 -1.331 0.1831
trial_typeneutral:Age -0.2855 1.9518 17076.5935 -0.146 0.8837
EmotionNegative:trial_typeincongruent:Age 3.3124 2.8751 17076.6068 1.152 0.2493
EmotionNeutral:trial_typeincongruent:Age 1.6189 2.8473 17076.4467 0.569 0.5696
EmotionNegative:trial_typeneutral:Age -1.3162 2.7958 17076.6643 -0.471 0.6378
EmotionNeutral:trial_typeneutral:Age -1.7054 2.7918 17076.2931 -0.611 0.5413
Wie soll ich diese Daten interpretieren? Muss ich die Variablencodierung erwähnen und wenn ja, warum ist das wichtig?
Antworten
Muss ich meine Variablen codieren? Wenn ja, kann ich Dummy- / Behandlungscodierung verwenden?
R verwendet standardmäßig die Behandlungscodierung.
Wie soll ich diese Daten interpretieren?
Die Interpretation der festen Effekte ist die gleiche wie bei einem linearen Modell:
Der Achsenabschnitt ist der erwartete Wert der Antwort, der verfügbar ist, wenn alle anderen Variablen Null sind, oder für kategoriale Variablen auf ihrer Referenzstufe.
Für eine Variable, die nicht an einer Interaktion beteiligt ist, ist die Schätzung die Zuordnung einer Änderung dieser Variablen um 1 Einheit oder die Differenz zwischen dem Referenzniveau und dem geschätzten Niveau für kategoriale Variablen, wobei alle anderen Variablen unverändert bleiben.
Für eine Variable, die an einer Interaktion beteiligt ist, ist die Schätzung die Zuordnung einer Änderung dieser Variablen um 1 Einheit oder die Differenz zwischen dem Referenzniveau und dem geschätzten Niveau für kategoriale Variablen, wenn die andere Variable, mit der sie interagiert, Null ist (oder auf Referenzniveau)
Die Wechselwirkungen werden als Unterschied in der Steigung für eine kontinuierliche Variable (oder als Unterschied im Ergebnis zwischen dem Referenzniveau und dem geschätzten Niveau für eine kategoriale Variable) interpretiert, wenn sich die andere Variable pro Einheit ändert (oder sich vom Referenzniveau zu ändert das geschätzte Niveau im Fall einer kategorialen Variablen). Die verschiedenen Arten von Interaktionen wurden an anderer Stelle auf der Website bereits mehrfach diskutiert:
Wie werden Wechselwirkungen in beide Richtungen bei der Modellierung linearer Mischeffekte interpretiert?
Wie interpretiert man die Interaktion zwischen zwei kategorialen Variablen ?
Wie interpretiert man eine Zwei-Wege-Interaktion in einem 3-Wege-Interaktionsmodell ?
Interpretation des Interaktionsterms
Wie interpretiert man den Interaktionsterm in der lm-Formel in R?
Muss ich die Variablencodierung erwähnen und wenn ja, warum ist das wichtig?
Es tut nicht weh zu erwähnen, welche Codierung Sie verwenden, aber ich sage, dass es nicht erforderlich ist, es sei denn, Sie verwenden etwas anderes als Zitzencodierung oder Perpahs, wenn in Ihrem Bereich allgemein ein anderes Codierungsschema verwendet wurde.