Я хотел бы знать, как выполнить логистическую регрессию точности с помощью логиномного биномиального распределения в наборе данных с повторными измерениями.
Я пытался выполнить логистическую регрессию, подобную приведенной выше, но это не такКажется, я не рассматриваю "повторные измерения" по субъектам, например, что я могу сделать с RT в AOV с фактором "Ошибка (субъект)".
df <- read.table(text = "subject condition acc rt
1 A TRUE 254
1 B TRUE 645
2 A FALSE 243
2 B TRUE 656
3 A FALSE 234
3 B TRUE 456", header= TRUE)
acc <- with(df, aggregate(acc, list(subject, condition), sum))
colnames(acc) <- c("subject", "condition", "true")
acc$false <- 2-acc$true
summary(glm(cbind(acc$true, acc$false) ~ condition, data = acc, family = "binomial"))
anova(glm(cbind(acc$true, acc$false) ~ condition, data = acc, family = "binomial"), test = "Chisq")
summary(aov(df$rt ~ df$condition + Error(df$subject)))`
Пожалуйста, кто-нибудь может мне помочь?Большое спасибо!