Я провел эксперимент с множественным выбором, в котором у меня были животные (n = 6 на повтор) на экспериментальной арене, где они могли выбирать между четырьмя различными типами укрытий. Приюты представляли собой комбинацию двух факторов A и B (каждый с двумя уровнями). Кроме того, у меня было две разные группы животных, которые до эксперимента получали разные виды лечения (фактор С, два уровня). Цель состояла в том, чтобы проверить, влияет ли фактор А или фактор В или их комбинация (то есть взаимодействие между факторами) на выбор убежища у подопытных животных, и изменяется ли этот характер предпочтений между группами фактора С. Выбор убежища оценивался в терминах числа людей в каждом приюте, который был определен в течение 14 последующих наблюдений, поэтому я также разработал план повторных мер. Обратите внимание, что между приютами было открытое пространство, и животные не учитывались, когда находились вне приюта.
Итак, я попытался подстроить GLMM, с долей индивидуумов (prop = n / 6) в зависимости от факторов A, B и C, а также с термином для учета дизайна повторных измерений (1 | копия):
model <- glmer (prop ~ A * B * C + (1|replicate), family=binomial, weights = total, data = data )
Моя проблема в том, что на выходе представлены практически все факторы и взаимодействия, существенно отличающиеся, и в моих данных некоторые из этих различий не столь очевидны, поэтому я не очень доверяю результатам. Может ли кто-нибудь сказать мне, правильно ли я сделал (в основном)? Или в моей модели есть мэрская ошибка?