主成分を含む線形混合モデルこんにちは、
2つの質問をしたいと思います。
まず、主成分成分を含む線形混合モデルを使用するのは一般的ですか？いくつかの例を確認しましたが、それらは非常に限られていることがわかりました。
さまざまな条件を経験した同じ参加者（数千人）がいて、どの条件が参加者の行動により効果的かを確認したい（行動は1つのスケール変数として収集されます）。さまざまな条件（数値とスケール）があるため、まず相関分析を行って、ほとんどの相関結果を除外し、次に主成分を見つけて、より効果的な要因を定義しました。同じ参加者がいるので、線形混合モデルを使用し、ランダムな要因として参加者を追加します。手順は理にかなっていますか？
そして、何千人もの参加者がいるので、JMPから「46.340パラメーターの制限を超えました」という警告を受け取りました。ランダム要因は分析を行うには多すぎると思いますが、このデータをどのように実行できますか？何か案は？
ありがとうございました。
Re：主成分を含む線形混合モデル参加者はランダム化の最低レベルではありませんか？つまり、現在のモデルのエラー（残留）は何ですか？
Re：主成分を含む線形混合モデル実際、そうだと思います。参加者のIDを選択し、ランダムな効果として追加します（異なる条件でエクササイズを繰り返したため、同じ条件で異なる参加者の結果が得られたため）。
そのため、たとえば、画像でわかるように、参加者の1人が6つの異なる条件を試しました。そして、私はそれらすべてを同じテーブルに入れています。そこで、混合モデルを作成し、ランダムな効果としてid（ユーザー）を追加することを考えました。
Re：主成分を含む線形混合モデルいいですね-確認するだけです。よくある間違いですが、この場合はそうではありません。
Re：主成分を含む線形混合モデル聞いてよかった、ありがとう！
「46.340パラメーターの制限」というエラーに関するアイデアはありますか？すべての参加者をランダム効果として使用できませんか？
