要求驗證混合模型的使用我有數万行數據，其中每一行是一個對象，列是預測變量。 我感興趣的列是 10 分制的感官測量。 從變量篩選中，我將預測變量減少到 3 個分類變量。我有興趣確定哪些級別最具影響力（我總共有 33 個級別）以及影響的方向。我不需要製定數值預測目標；一個可解釋的定性模型就足夠了。
我認為混合模型可以滿足我的目的；固定效應參數估計 p 值將使我能夠確定要關注的特定水平。問題：他們的固定參數估計是否是對影響進行排序的一種方式，估計的符號是否指示了影響的方向（即，+ 表示增加水平會增加響應，降低水平會減少響應）？
我很抱歉，但我以前從未使用過混合模型:(。提前感謝您的任何反饋。
分析回复：要求驗證混合模型的使用是否可以顯示數據表頂行的圖片？ 它會幫助我想像你在做什麼。
為什麼是混合效應模型？ 您需要考慮的隨機效應是什麼？
是的，您對參數估計的解釋是正確的。 您還可以檢查每個重要術語的效果詳細信息。 詳細信息包括每個級別的 LS 均值。 或者，您可以繪製 LS 均值，並且您可以使用對比測試特定水平或水平組合之間的差異。
預測刻畫器也是一個很好的工具，可以了解每個分類因素的每個級別的影響。 請注意，它基於模型，因此如果預測變量之間存在顯著的交互作用，則此交互圖對於理解組合效應更有價值。
回复：要求驗證混合模型的使用嗨，馬克，我已將標題發送到您的郵箱。
