석사 논문을 위해 설문조사 실험을 했습니다. 내 상사는 디자인이 혼합 구성 요소(처리는 고정되어 있지만 조사에 포함된 참가자와 사진은 무작위임)로 인해 GLM을 사용하도록 권장했지만 결과를 해석하기가 어렵습니다.
설문 조사에서 참가자들은 무작위로 3가지 조건 중 하나에 속했습니다. 그런 다음 그들은 10장의 사진을 보고 각 사진에 대해 6개의 질문에 답해야 했습니다. 치료에 따라 사진에는 기호 유형 1, 유형 2 또는 기호 없음이 포함됩니다. 그들은 5점 리커트 척도로 질문에 답했습니다.
이 모델의 경우 각 참가자가 특정 질문에 대해 답변한 10개의 사진에 대한 평균을 사용했습니다. 이것은 나에게 권장되었지만 이 모델도 내가 시도한 다른 모델보다 낮은 AIC를 보여줍니다.
사용된 변수는 다음과 같습니다.
NN vs N - NN은 0으로 표시되며 그림 그림이나 치료에 기호가 포함되지 않았음을 의미합니다. N은 기호가 있음을 나타냅니다.
치료 - 0은 징후가 포함되지 않았음을 나타냅니다. 기호 종류 1을 포함하는 1과 기호 종류 2를 포함하는 2.
누군가 결과를 이해하는 데 도움을 줄 수 있다면 정말 감사하겠습니다.
