lmerで2方向および3方向の相互作用を解釈することに問題があります。私のDVは、連続変数である高さです。すべてのIVはカテゴリ変数です。最初の要素は、ラットまたはライオンの動物です。2番目の要素は、男性または女性の性別です。3番目の要素は色です:赤、白、または黄色。出力の解釈に戸惑います:
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 164.6888 7.8180 21.065
rat -14.1342 8.2889 -1.705
sexmale -16.0883 10.0071 -1.608
colorred 0.5776 6.2473 0.092
coloryellow -14.4048 6.1025 -2.360
rat:sexmale 15.3645 11.8567 1.296
rat:colorred 12.5258 4.4028 2.845
rat:coloryellow 10.3136 4.3196 2.388
sexmale:colorred 2.0272 5.2773 0.384
sexmale:coloryellow 5.7643 5.1669 1.116
rat:sexmale:colorred -5.5144 6.2838 -0.878
rat:sexmale:coloryellow 0.9735 6.1690 2.158
Vasishth らによると。(2007)、固定効果の有意性は絶対t値から判断できます。2より大きい場合、その要素は重要です。この出力の解釈では、重要な要素のみを選択します。私の解釈が正しいかどうかを確認してください:
coloryellow
=黄色が好きな場合は被写体の高さが低く、白が好きな場合は被写体の高さが高くなります。rat:colorred
=ラットの好みの効果は赤の好みを高め、これら2つは被験者の身長を促進します。rat:sexmale:coloryellow
=男性であるラットの好みの効果は黄色の好みを高め、ラットと黄色が好きで男性である被験者は身長が高くなります。
これらの解釈から、私は質問したいと思います。の影響を知りたい場合lion:sexfemale:colorred
、とrat:sexmale:colorred
比較してrat:sexfemale:coloorred
、新しい統計を実行する必要がありますか?
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サイトへようこそ。この種のモデルでの相互作用の解釈は、「通常の」回帰での相互作用の解釈と非常に似ています。これはここで頻繁に議論されてきました。「相互作用」という用語で検索すると、たくさんの投稿が見つかります。
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Peter Flom