Interação usando modelo linear generalizado misto

Question

Estou conduzindo um GLMM. Atualmente, tenho duas variáveis ​​independentes (𝑥1, 𝑥2) e uma variável dependente (𝑦) - todos os fatores (0 ou 1).

m <- glmer (y ~ x1 + x2 + x1: x2 + (1 | participante), dados = meusdados, família = binomial)

Estou mais interessado no efeito principal x1 e na interação entre x1 e x2.

Quando todos (x1 x2 x1: x2) no modelo, apenas os dois efeitos principais são significativos (a interação é NS).

Posso fazer algo para me adaptar a um modelo melhor?

Obrigada :)

Sua ajuda é muito apreciada!

Answer 1

Posso fazer algo para me adaptar a um modelo melhor?

Eu recomendaria não procurar um "modelo melhor".

Você tem 3 variáveis ​​além do resultado. Um é um fator de agrupamento para o qual você está ajustando interceptações aleatórias. O resultado é binário, então você está ajustando um modelo logístico com 2 covariáveis ​​e a interação entre elas. Não há nada de errado com isso como um modelo para esses dados, com base nas informações fornecidas. Não há nada que você possa realmente fazer a menos que tenha mais dados e / ou mais variáveis ​​(exposições concorrentes). Talvez realmente não haja interação na população. Presumivelmente, você fez um cálculo de potência antes de coletar os dados, mas se não, talvez o conjunto de dados seja muito pequeno para encontrar a interação de interesse. E se você tivesse encontrado uma interação "significativa", mas o tamanho do efeito fosse pequeno e sem sentido?