친애하는 커뮤니티,
반응 시간에 맞는 혼합 모델의 주요 효과와 상호 작용에 대한 해석에 관한 질문이 있습니다. 나는 더미 변수 코딩해야합니다.
나는 문장의 읽기 시간을 분석한다. 첫 번째 변수는 문장의 첫 번째 부분 (양수 또는 음수)의 원자가를 나타내는 반면 다른 변수는 문장의 두 번째 부분에 대해 동일하게 코드화됩니다. 이렇게 나는 네 가지 문장 유형을 가지고있다. nn, pn, np, pp. 일치하는 (nn, pp) 문장이 부적절한 문장 (np, pn)보다 빨리 처리되는지 테스트하고 싶습니다. 이 효과는 다음과 같은 비교에서도 중요합니다. nn
그래서 제 첫 질문은 다소 일반적인 질문입니다. 그대로 코딩하면 주 효과와 상호 작용 효과를 의미있게 해석 할 수 있습니까? jmp의 outpout에 관해서는 고정 효과의 테스트 결과를 어떻게 해석 할 수 있습니까? (나는이 기본적인 질문에 대해 유감스럽게 생각한다. 나는 이미 그것에 대해 많은 생각을 가졌지 만, 그 순간 해석에 대해 어떻게 든 확신 할 수 없다.)
또한 pairwise 비교를 해석하는 것으로 충분합니까? 2 대 2의 쌍으로 된 비교를 수행 할 수 있습니까? 이렇게 : nn = pp
나는 정말로 어떤 힌트에 대해서도 매우 감사 할 것입니다.
줄리아, 몇 가지 중요한 세부 사항이 없어지거나 실험을 이해하지 못합니다. 당신은 4 문장 (nn, np, pn, pp)을 가지고 있고 각 사람은 각각에 대해 독서 시간을 갖고 있습니까? (무작위 블록 실험)
각 측정 값은 고유 한 사람과 문장을 나타 냅니까?
문장이 효과가있을 수있는 문장이 4 개 이상 있었습니까 (예 : 각 문장 중 6 문장 중 6 문장 중 하나가 다른 5 문장보다 훨씬 더 긴 독해 시간을 가진 24 문장.
비교 테스트를보기 전에 항상 가정의 유효성과 데이터 오류를 확인해야합니다. Y 및 질문, 유형 (nn, np, pn, pp)에 대한 읽기 시간의 변동도를보십시오. 각 사람이 둘 이상의 문장을 읽으면 그 사람 / 사람도 그룹화 열이어야합니다.
첨부 된 30 개의 피험자가 각각 4 개의 문장 (무작위 순서)을 읽은 시뮬레이션 데이터 세트입니다. 모의 효과는 Congruent Sentences (20,2)와 Concentruent Sentences (26,3)이었다. 예를 들어 그래프와 분석을위한 스크립트가 표시됩니다. 실험이나 코딩과 일치하지 않을 수도 있지만 아이디어를 줄 수도 있습니다.
이것은 상호 작용 만이 중요하도록 시뮬레이션되었습니다. 이와 같은 간단한 요인을 사용하면 레벨, nn, np, pn, pp와 함께 하나의 요소 (유형)를 사용하여 결과를 표시하는 것이 더 쉽습니다. 전역 테스트가 중요 할 때 (유형 1 오류 제어) 다중 비교 테스트를 사용하십시오.
