Я только начал читать о многоуровневом моделировании, чтобы я мог применить этот метод к своим данным исследований. Однако мне еще не приходилось сталкиваться с иллюстративным примером или даже обсуждением того, как организовать и настроить модель для схемы с повторными измерениями с переменным группированием для уравновешивания материалов.
Например, скажем, я хочу Чтобы взглянуть на уровень сложности эффекта абзаца, нужно вовремя прочитать целевое предложение, встроенное в каждый абзац. Чтобы проверить это, я создаю 6 абзацев, в которых есть три версии каждого абзаца: сложный (D), умеренный (M), легкий (E). Участники сталкиваются со всеми тремя уровнями сложности, но читают только одну версию каждого абзаца. Таким образом, материал для чтения повторяется, но конкретный c абзац, который получают участники, отличается. Чтобы уравновесить уровни сложности, участники также получают различные порядки условий с ограничением на то, что каждое условие появляется в каждой позиции равное количество раз (это группирующая переменная; порядок представляет собой переменную между субъектами)
Итак, ради противовеса я управляю тремя различными порядками из шести абзацев для следующих участников: Бет: DME EDM (порядок 1) Джон: MED DME (порядок 2) Мэри: EDM MED (порядок 3)
Итак, вы можете видеть, что каждый получает все уровни сложности, но для разных абзацев.
Зависимой мерой является время, чтобы прочитать целевое предложение для каждого абзаца. Вот табличное отображение вымышленных данных о времени чтения, изложенных в экспериментальной схеме:
data
Итак, мой первый вопрос: как мне организовать данные подготовиться к MLM, чтобы отразить порядок группировки переменных и три уровня сложности, повторные меры? Тогда как мне начать думать о включении случайных эффектов в модель?
Спасибо за любую помощь, которую вы можете предоставить.