Modèles mixtes linéaires avec composants principauxBonjour,
Je voudrais poser deux questions.
Tout d’abord, est-il courant d’utiliser des modèles mixtes linéaires avec des composants principaux? J'ai vérifié quelques exemples et trouvé qu'ils sont assez limités.
J'ai les mêmes participants (des milliers de personnes) qui ont vécu différentes conditions et je veux voir quelles conditions sont plus efficaces pour le comportement des participants (le comportement est collecté sous forme de variable à une échelle). Comme j'ai de nombreuses conditions différentes (numérique et échelle), j'ai d'abord effectué une analyse de corrélation pour exclure la plupart des résultats corrélés, puis j'ai trouvé les principales composantes permettant de définir les facteurs les plus efficaces. Maintenant que j'ai les mêmes participants, j'utilise des modèles mixtes linéaires et les ajoute comme facteurs aléatoires. Les étapes ont-elles un sens?
Et, comme j'ai des milliers de participants, JMP m'a averti "Limite de 46,340 paramètres dépassée". Je suppose que les facteurs aléatoires sont trop nombreux pour effectuer l'analyse, mais comment puis-je utiliser ces données? Des idées?
Je vous remercie.
Re: Modèles mixtes linéaires avec composants principauxDonc, participant n'est pas le plus bas niveau de randomisation? C'est-à-dire quelle est l'erreur (résiduelle) dans votre modèle maintenant?
Re: Modèles mixtes linéaires avec composants principauxEn fait, je le crois. Je sélectionne les identifiants des participants et les ajoute comme effets aléatoires (car ils ont répété l'exercice pour différentes conditions et j'ai les mêmes résultats pour les mêmes participants) et je veux voir la vue d'ensemble et comprendre quelle condition était la plus difficile / la plus difficile.
Ainsi, par exemple, comme vous pouvez le voir sur l'image, l'un des participants a essayé 6 conditions différentes, d'autres 6. Et je les ai tous dans la même table. J'ai donc pensé à créer un modèle mixte et à ajouter un identifiant (utilisateur) en tant qu'effet aléatoire.
Re: Modèles mixtes linéaires avec composants principauxCela sonne bien - juste vérifier. Erreur commune mais pas dans ce cas.
Re: Modèles mixtes linéaires avec composants principauxBon à entendre, merci!
Des idées sur l'erreur "limite de 46.340 paramètres"? Je ne peux pas utiliser tous les participants comme effet aléatoire?
