修士論文のために調査実験を行いました。 私のスーパーバイザーは、混合コンポーネントを含むデザイン (処理は固定されていますが、調査に含まれる参加者と写真はランダムです) のために GLM を使用することを推奨しましたが、結果を解釈するのが難しいと感じています.
調査では、参加者はランダムに 3 つの条件のうち 1 つに該当しました。 次に、10 枚の写真を見て、それぞれの写真について 6 つの質問に答えなければなりませんでした。 治療に応じて、画像にはタイプ 1、タイプ 2 の兆候が含まれるか、または兆候が含まれていません。 彼らは質問に 5 段階のリッカート スケールで回答しました。
このモデルでは、各参加者が特定の質問に回答した 10 枚の写真の平均を使用しました。これは私に推奨されましたが、このモデルは私が試した他のモデルよりも低い AIC を示しています。
使用される変数は次のとおりです。
NN vs N - NN は 0 で表され、絵や治療に記号が含まれていなかったことを意味します。 N は記号があったことを表します。
処理 - 0 は、標識が含まれていなかったことを表します。 1 はサイン タイプ 1 を含むこと、2 はサイン タイプ 2 を含むことを示します。
誰かが結果を理解するのを手伝ってくれれば本当に感謝します。
