주요 구성 요소가 포함 된 선형 혼합 모델여보세요,
두 가지 질문을하고 싶습니다.
첫째, 주성분과 선형 혼합 모델을 사용하는 것이 일반적입니까? 몇 가지 예를 확인한 결과 상당히 제한적입니다.
다른 조건을 경험 한 동일한 참가자 (수천 명)가 있으며 참가자 행동에 어떤 조건이 더 효과적인지 알고 싶습니다 (행동이 하나의 척도 변수로 수집 됨). 여러 가지 조건 (숫자 및 스케일)이 있으므로 상관 관계 분석을 먼저 수행하여 대부분의 상관 된 결과를 배제한 다음보다 효과적인 요인을 정의하는 주요 구성 요소를 찾았습니다. 이제 동일한 참가자가 있으므로 선형 혼합 모델을 사용하고 참가자를 임의의 요소로 추가합니다. 단계가 의미가 있습니까?
그리고 수천 명의 참가자가있을 때 JMP에서 "46.340 매개 변수 제한을 초과했습니다"라는 경고를 받았습니다. 임의의 요소가 너무 많아서 분석을 수행 할 수 없지만이 데이터를 어떻게 실행할 수 있습니까? 어떤 아이디어?
고맙습니다.
재 : 주요 구성 요소가있는 선형 혼합 모델참가자가 가장 낮은 수준의 무작위 화가 아닙니까? 즉, 이제 모델의 오류 (잔여)는 무엇입니까?
재 : 주요 구성 요소가있는 선형 혼합 모델사실, 나는 그것을 믿는다. 참가자의 ID를 선택하고 임의의 효과로 추가합니다 (다른 조건에 대해 운동을 반복하고 다른 조건에 대해 동일한 참가자의 결과가 있기 때문에). 전체적인 그림을보고 어떤 조건이 더 어렵거나 더 쉬운 지 이해하고 싶습니다.
예를 들어 이미지에서 볼 수 있듯이 참가자 중 하나는 6 가지 조건을 시도했으며 일부는 6 가지 4를 시도했습니다. 그리고 나는 모두 같은 테이블에 있습니다. 그래서 혼합 모델을 만들고 임의의 효과로 id (사용자)를 추가하는 것에 대해 생각했습니다.
재 : 주요 구성 요소가있는 선형 혼합 모델좋은 소리-그냥 확인하십시오. 이 경우에는 흔한 실수입니다.
재 : 주요 구성 요소가있는 선형 혼합 모델잘 들었습니다, 감사합니다!
"46.340 매개 변수의 한계"오류에 대한 아이디어가 있습니까? 모든 참가자를 무작위 효과로 사용할 수 없습니까?
