我为我的硕士论文做了一个调查实验。 我的主管建议我使用 GLM，因为设计具有混合组件（处理是固定的，但参与者和调查中包含的图片是随机的）但我发现很难解释结果。
在调查中，参与者随机进入三种情况之一。 然后他们看到 10 张图片，每张图片必须回答 6 个问题。 根据处理方式，图片包括 1 类标志、2 类标志或无标志。 他们以五分制李克特量表回答了问题。
对于这个模型，我使用了每个参与者针对特定问题回答的 10 张图片的平均值，这是向我推荐的，但这个模型显示的 AIC 低于我尝试过的其他模型。
使用的变量是：
NN vs N - NN 用 0 表示，表示图片图片或处理不包含符号。 N代表它有一个标志。
处理 - 0 表示它不包含符号。 1 它包括一个标志类型 1 和 2 它包括一个标志类型 2。
如果有人能帮助我理解结果，我将不胜感激。
