У меня проблемы с пониманием случайных уклонов в модели clmm (). Мы хотим предсказать Упражнение во время поведения с Упражнением до поведения (обе категориальные переменные) со страной как случайный эффект. Итак, сначала моя модель была такой:
fm2 <- clmm(Ex_during ~ Ex_before + (1|Country), data=data6)
С этим у меня не возникло проблем с пониманием случайного перехвата, как это хорошо описано в Учебном пособии Christensen CLMM. Случайный перехват будет представлять различия в DV каждой страны.
Однако, по моему мнению, было бы целесообразно представить Ex_before как случайный наклон (и эта модель показывает превосходное соответствие модели), поскольку мы не Я просто хочу принять во внимание, что страны различаются по зависимой переменной, но также по соотношению между предиктором и зависимой переменной!
fm2.RS <- clmm(Ex_during ~ Ex_before + (Ex_before |Country), data=data6)
Теперь я получаю случайные эффекты для каждой страны и каждый уровень предиктора Ex_before. Я подготовил это, но я не могу понять значения.
Что описывают значения случайных эффектов в CLMM? Специфика страны c Коэффициенты? Но что это значит?