Я пытаюсь сравнить полную и уменьшенную модель, но, так как в последний раз я это делал, у меня есть некоторые проблемы.
Задача:
У меня есть показания для экспериментов с обработкой A и B, введенных отдельно и вместе (установка один против двойного). Мне нужно сравнить две модели: полную, с взаимодействием между лечением A и B, и сокращенную - без взаимодействия.
Входные данные сейчас выглядят так:
readout treatA treatB setup
85.29 1 0 single
91.74 1 0 single
94.08 1 0 single
70.76 1 0 single
97.37 1 0 single
98.23 0 1 single
61.08 0 1 single
54.18 0 1 single
53.18 0 1 single
27.93 0 1 single
55.71 1 1 double
24.83 1 1 double
43.3 1 1 double
4.52 1 1 double
36.06 1 1 double
Я пытаюсь сравнить его с помощью anova (это один из способов, которым я пробовал):
full_model <- lm(readout ~ treatA + treatA:setup, data = data)
red_model <- lm(readout ~ treatA, data = data)
но полная модель дает мне NA для treatA0:setup
мне кажется, что мой вклад в полную модель неверен с точки зрения размещения объясняющих переменных. Может ли кто-нибудь помочь мне понять, как это сделать правильно? или в чем еще может быть проблема ...