혼합 모델 사용 검증 요청수만 개의 데이터 행이 있으며 각 행은 개체이고 열은 예측 변수입니다. 제가 관심 있는 칼럼은 10점 척도의 감각 측정값입니다. 변수 선별에서 예측 변수를 3개의 범주형 변수로 줄였습니다.나는 어떤 수준이 가장 영향력이 있는지(총 33개의 수준이 있음), 그리고 영향의 방향을 식별하는 데 관심이 있습니다.수치 예측 대상을 만들 필요가 없습니다. 설명 가능한 질적 모델이면 충분합니다.
혼합 모델이 제 목적에 부합할 것이라고 생각합니다. 고정 효과 매개변수 추정치 p-값을 사용하면 집중할 특정 수준을 식별할 수 있습니다.질문: 고정 매개변수 추정치가 영향의 순위를 매기는 방법이며 추정치의 부호가 효과의 방향을 나타냅니까(즉, +는 수준을 높이면 반응이 증가하고 수준을 낮추면 반응이 감소함을 의미)?
미안하지만 나는 전에 혼합 모델을 사용한 적이 없습니다 
.피드백에 미리 감사드립니다.
해석학Re: 혼합 모델 사용 검증 요청데이터 테이블의 맨 위 행 사진을 표시할 수 있습니까? 당신이 무엇과 함께 일하고 있는지 상상하는 데 도움이 될 것입니다.
왜 혼합 효과 모델인가? 고려해야 할 무작위 효과는 무엇입니까?
예, 매개변수 추정치에 대한 귀하의 해석이 정확합니다. 또한 각 중요 용어에 대한 효과 세부 정보를 조사할 수도 있습니다. 세부 정보에는 각 수준에 대한 LS 평균이 포함됩니다. 선택적으로 LS 평균을 표시하고 대비를 사용하여 특정 수준 또는 수준 조합 간의 차이를 테스트할 수 있습니다.
Prediction Profiler는 또한 각 범주 요인의 각 수준의 효과를 이해하는 훌륭한 도구입니다. 모델을 기반으로 하므로 예측 변수 간에 중요한 상호 작용이 있는 경우 이 대화형 그림은 결합된 효과를 이해하는 데 훨씬 더 유용합니다.
Re: 혼합 모델 사용 검증 요청안녕하세요 Mark, 헤더를 귀하의 이메일 상자로 보냈습니다.
