解釋固定效應線性混合模型虛擬編碼變量親愛的社區，
我有一個關於適合反應時間的混合模型的主要和相互作用的解釋的問題。我必須使用虛擬編碼變量。
我分析了句子的閱讀時間。第一個變量重複句子第一部分的效價（正面或負面），而另一個變量則相同但對於句子的第二部分。像這樣我有四種句子類型。nn，pn，np，pp。我想測試全等（nn，pp）句子是否處理得更快而不一致（np，pn）。對於這樣的比較，這種效應也應該是很重要的：nn
所以我的第一個問題是相當普遍的問題。通過我的編碼，我可以有意義地解釋主要和交互效果嗎？關於jmp的輸出，我如何解釋固定效應的測試結果？（我很抱歉這個基本問題，我真的已經考慮了很多，但不知何時對此解釋感到非常不確定）
解釋成對比較也足夠了嗎？是否有可能對兩個兩個兩個進行成對比較？所以這樣：nn = pp
我真的非常感謝任何提示。
Re：解釋固定效應線性混合模型虛擬編碼變量朱莉婭，一些重要的細節似乎缺失或我不理解你的實驗。你有4個句子（nn，np，pn，pp）並且每個人都有閱讀時間嗎？（隨機區組實驗）
每次測量都代表一個獨特的人和句子嗎？
是否有超過4個句子，句子可能有效（例如 24種句子，每種類型6種，其中6 nn個句子中的一個句子的閱讀時間比其他5 nn個句子長得多。
在查看比較測試之前，您應該始終檢查假設和數據錯誤的有效性。 查看Y和Reading的讀取時間的變異性圖，類型（nn，np，pn，pp）。如果每個人閱讀多個句子，則該人/主題也應該是分組列。
附件是模擬數據集，其中30個主題每個讀取4個句子（順序是隨機的）。模擬效果是全等句（20,2）和不一致句（26,3）。 顯示了示例圖表和分析的腳本。 這可能與您的實驗或編碼不符，但可能會給您一些想法。
請注意，這是模擬的，只有交互才有意義。通過這些簡單的因素，使用一個因子（類型）和水平，nn，np，pn，pp更容易呈現結果。當全局測試很重要（控制類型1錯誤）時，請使用多重比較測試。
