Я вычислил модель смешанных эффектов logisti c в R, чтобы выяснить количество слов, которые люди смогли правильно идентифицировать в эксперименте c linguisti. Код гласит следующее:
glmer(cbind(nr_corr, maximum - nr_corr) ~ (predictor1 | SUBJECT) + predictor1 + predictor2 + predictor1:predictor2, dataMelt, family = binomial)
nr_corr - количество правильно идентифицированных слов, максимум обозначает максимально возможное число (в данном случае 6).
До сих пор я работал с моделями, в которых зависимая переменная была распределена по Бернулли, то есть было только два варианта: успех (1) и отказ (0). Я был в состоянии интерпретировать шансы, которые я рассчитал на основе коэффициентов модели соответственно. Зависимая переменная в модели, очевидно, не была закодирована как (cbind(nr_corr, maximum - nr_corr) тогда.
Теперь я не уверен, как интерпретировать коэффициенты / шансы модели, которая использует cbind () для зависимой переменной - очевидно, здесь больше возможностей, чем успеха и неудачи, так как n испытаний не 1, а 6. То есть я не уверен, что именно коэффициенты в сводке модели и коэффициенты, рассчитанные на их основе, обозначают (коэффициенты для правильной идентификации 1 слова из 6? 2 из 6? et c). Буду очень признателен за любые советы и подсказки!