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r - 在广义线性混合模型中解释输出

问题描述

我试图在不同的测试时间比较不同组的教学效果。我有以下变量：

  1. 自变量（Learner_Type：3 个条件-LING、NOEX、TRAD；Testing_Time：3 个条件-T0、T1、T2）
  2. 因变量（Item_Score：满分 7 分）。

这是我运行的模型：

mod.04.esl.learner.time <- 
glmer(Item_Score ~ 1 + Learner_Type*Testing_Time + (1|Part_Number),
     data=x.ESL, family=binomial)
summary(mod.04.esl.learner.time)

我得到以下 FIXED EFFECTS 输出：

    Fixed effects:
                                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)                       3.3836     0.3013  11.229  < 2e-16 ***
Learner_TypeNOEX                  0.2421     0.5053   0.479  0.63187    
Learner_TypeTRAD                  0.2004     0.4673   0.429  0.66807    
Testing_TimeT1                    0.5309     0.1682   3.156  0.00160 ** 
Testing_TimeT2                    0.4456     0.1650   2.700  0.00692 ** 
Learner_TypeNOEX:Testing_TimeT1   0.1136     0.2997   0.379  0.70465    
Learner_TypeTRAD:Testing_TimeT1  -0.7340     0.2595  -2.829  0.00467 ** 
Learner_TypeNOEX:Testing_TimeT2  -0.3439     0.2755  -1.249  0.21181    
Learner_TypeTRAD:Testing_TimeT2  -0.4665     0.2621  -1.780  0.07513 .  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

现在，从我一直在阅读的所有内容来看，结果应该被解释为所有低于“拦截”的行都与“拦截”进行比较，（在我的情况下），（拦截）等于 LING 的平均评分T0（因为那些按字母顺序排在第一位？？？）。

那么，这是否意味着以下内容：

  1. T1 的 NOEX 组未签名。在 T0 与 LING 不同
  2. T1 的组 TRAD 是 sig。在 T0 与 LING 不同
  3. T2 的 NOEX 组未签名。在 T0 与 LING 不同
  4. T2 的组 TRAD 未签名。在 T0 与 LING 不同

当我尝试根据交互图查看结果时，我得到了不同的感觉：

AJT ESL 组的总体结果.

非常感谢任何和所有帮助！

标签： routputlme4linguistics

解决方案

乍一看，您对模型输出本身的解释对我来说很有意义。

您在这里得到奇怪结果的一个原因可能是因为您可能拟合了错误的模型。正如您所说，您的因变量是一个分数，我假设理论上可以从 0 到 7（？），使其成为一个连续变量。但是，您正在指定一个广义线性混合效应模型，其中 family 参数设置为“二项式”，这将需要一个二元因变量（0/1，“成功”/“失败”）。如果是这样的话，那么lmer()代替glmer()可能是一个更好的选择。

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