Linear gemischte Modelle mit HauptkomponentenHallo,
Ich möchte zwei Fragen stellen.
Erstens ist es üblich, lineare gemischte Modelle mit Hauptkomponenten zu verwenden? Ich habe einige Beispiele überprüft und festgestellt, dass sie recht begrenzt sind.
Ich habe die gleichen Teilnehmer (Tausende von Menschen), die unterschiedliche Bedingungen erlebt haben, und ich möchte sehen, welche Bedingungen für das Verhalten der Teilnehmer effektiver sind (das Verhalten wird als eine Skalenvariable erfasst). Da ich viele verschiedene Bedingungen habe (numerisch und skaliert), habe ich zuerst eine Korrelationsanalyse durchgeführt, um die meisten korrelierten Ergebnisse auszuschließen, und dann Hauptkomponenten gefunden, um die Faktoren zu definieren, die effektiver sind. Da ich jetzt die gleichen Teilnehmer habe, verwende ich lineare gemischte Modelle und füge Teilnehmer als Zufallsfaktoren hinzu. Sind die Schritte sinnvoll?
Und da ich Tausende von Teilnehmern habe, erhielt ich eine Warnung von JMP mit der Aufschrift "Limit von 46.340 Parametern überschritten". Ich denke, zufällige Faktoren sind zu viele, um die Analyse durchzuführen, aber wie kann ich diese Daten dann ausführen? Irgendwelche Ideen?
Vielen Dank.
Betreff: Lineare Mischmodelle mit HauptkomponentenTeilnehmer ist also nicht die niedrigste Stufe der Randomisierung? Das heißt, was ist der Fehler (Rest) in Ihrem Modell jetzt?
Betreff: Lineare Mischmodelle mit HauptkomponentenEigentlich glaube ich das. Ich wähle die IDs der Teilnehmer aus und füge sie als zufälligen Effekt hinzu (weil sie die Übung für verschiedene Bedingungen wiederholt haben und ich Ergebnisse derselben Teilnehmer für verschiedene Bedingungen habe) und ich möchte das Gesamtbild sehen und verstehen, welche Bedingung schwieriger / einfacher war.
So hat zum Beispiel einer der Teilnehmer 6 verschiedene Bedingungen ausprobiert, einige haben es mit 6 oder 4 versucht. Und ich habe alle in der gleichen Tabelle. Also überlegte ich mir, ein gemischtes Modell zu erstellen und IDs (User) als zufälligen Effekt hinzuzufügen.
Betreff: Lineare Mischmodelle mit HauptkomponentenHört sich gut an - nur nachsehen. Häufiger Fehler aber in diesem Fall nicht.
Betreff: Lineare Mischmodelle mit HauptkomponentenSchön zu hören, danke!
Irgendwelche Ideen zum Fehler "limit of 46.340 parameters"? Kann ich nicht alle Teilnehmer als zufälligen Effekt verwenden?
