শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের মধ্যে ইন্টারঅ্যাকশন অন্তর্ভুক্ত করা হলে মিশ্র মডেল থেকে রিগ্রেশন আউটপুটকে ব্যাখ্যা করা

Question

আমার একটি মিশ্র মডেল / লিমার ব্যবহার সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। প্রাথমিক মডেলটি হ'ল:

lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df)

গ্রুপ এবং শর্ত উভয় কারণ: গ্রুপের দুটি স্তর রয়েছে (গ্রুপএ, গ্রুপ বি) এবং শর্তের তিনটি স্তর রয়েছে (শর্ত ১, শর্ত ২, শর্ত ৩)। এটি মানুষের বিষয় থেকে প্রাপ্ত ডেটা, তাই পিপিটিড প্রতিটি ব্যক্তির জন্য এলোমেলো প্রভাব।

মডেলটি পি মান আউটপুট সহ নিম্নলিখিতটি পেয়েছে:

                                   Estimate MCMCmean HPD95lower HPD95upper  pMCMC Pr(>|t|)
(Intercept)                          6.1372   6.1367     6.0418     6.2299 0.0005   0.0000
groupB                              -0.0614  -0.0602    -0.1941     0.0706 0.3820   0.3880
condition2                           0.1150   0.1151     0.0800     0.1497 0.0005   0.0000
condition3                           0.1000   0.1004     0.0633     0.1337 0.0005   0.0000
groupB:condition2                   -0.1055  -0.1058    -0.1583    -0.0610 0.0005   0.0000
groupB:condition3                   -0.0609  -0.0612    -0.1134    -0.0150 0.0170   0.0148

এখন, আমি জানি যে তালিকাযুক্ত সারিগুলি প্রতিটি স্তরের উপাদানগুলির রেফারেন্স স্তরের সাথে তুলনা করে। গোষ্ঠীর জন্য, রেফারেন্সটি গ্রুপএ এবং শর্তের জন্য, রেফারেন্সটি শর্ত 1।

আমি কি নিম্নলিখিত পদ্ধতিতে এই আউটপুটটি ব্যাখ্যা করে সঠিক হতে পারি:

• গোষ্ঠীগুলির মধ্যে সামগ্রিক কোনও পার্থক্য নেই (অতএব গ্রুপ বি এর মধ্যে অ্যাপ্লিকেশন> .05 রয়েছে)
• শর্ত 1 এবং শর্ত 2 এবং শর্ত 1 এবং শর্ত 3 এর মধ্যে সামগ্রিক পার্থক্য।
• গ্রুপএ, শর্ত ১ বনাম গ্রুপ বি, শর্ত ২ এবং গ্রুপ এ এর ​​মধ্যে পার্থক্য, শর্ত ১ বনাম গ্রুপ বি, শর্ত ৩।

এটা কি ঠিক? আমি মনে করি যে এটি দুটি ভিন্ন কারণের স্তরের মধ্যে মিথস্ক্রিয়তার সাথে কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায় সে সম্পর্কে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত।

আমি এখানে বিভিন্ন প্রশ্ন পড়েছি এবং কিছু ওয়েব অনুসন্ধান করেছি এবং গ্লাহ্টের সাথে বৈপরীত্য স্থাপন করতে পেরেছি: গ্রুপ এবং শর্তগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি দেখার জন্য এটি কি আরও ভাল উপায় হতে পারে? আমি অনুভব করেছি যে এখানে উপস্থিত থাকার মিথস্ক্রিয়া সংকেত দেওয়া কেস হবে।

Comments

তবে, আমরা যদি গ্রুপ = বি তুলনা করতে চাই তবে রেফারেন্স স্তরের গ্রুপ = এ যখন শর্ত = 2 (বা 3)? এটা সম্ভব? এবং আমি অনুভব করি যে "কন্ডিশন 1 এবং কন্ডিশন 2 এর মধ্যে পার্থক্য আলাদা যখন গ্রুপ = এ বনাম গ্রুপ = বি" তুলনা সমান হয় "কন্ডিশন 1 বনাম শর্ত 2 যখন গ্রুপ = ক এবং গ্রুপ = বি এর মধ্যে পার্থক্য হয় "। এটা কি ঠিক? অন্যথায়, তাদের পি-মানগুলি কি?

এটি প্রশ্নের উত্তরের মতো দেখাচ্ছে না। বরং আপনার একটি নতুন প্রশ্ন আছে। যেমন পোস্ট সেরা।

— নিক কক্স

Answer 1

প্রদত্ত রিগ্রেশন টেবিলটি ব্যবহার করে, আমরা DVদুটি কারণের প্রতিটি সংমিশ্রণের জন্য নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের প্রত্যাশিত মানের সারণীটি গণনা করতে পারি , যা এটি আরও স্পষ্ট করে তুলতে পারে (নোট আমি সাধারণ অনুমান ব্যবহার করেছি, এমসিসিএম অনুমানগুলি নয়):

$$\begin{array}{c|cc} \phantom{} & {\rm GroupA} & {\rm GroupB} \\ \hline {\rm Condition1} & 6.1372 & 6.0758 \\ {\rm Condition2} & 6.2522 & 6.0853 \\ {\rm Condition3} & 6.2372 & 6.1149 \\ \end{array}$$

এই টেবিলটি উল্লেখ করে আমি আপনার ব্যাখ্যার জবাব দিয়ে আপনার প্রশ্নের উত্তর দেব।

গোষ্ঠীগুলির মধ্যে সামগ্রিক কোনও পার্থক্য নেই (অতএব গ্রুপ বি এর মধ্যে অ্যাপ্লিকেশন> .05 রয়েছে)

$p$ConditionCondition=1$6.1372$$6.0758$

গ্রুপগুলির মধ্যে সামগ্রিক পার্থক্য আছে কিনা তা এটি পরীক্ষা করছে না। এই পরীক্ষাটি করতে, আপনাকে Conditionপুরোপুরি মডেলটি ছাড়তে হবে এবং এর তাত্পর্য পরীক্ষা করতে হবে Group।

শর্ত 1 এবং শর্ত 2 এবং শর্ত 1 এবং শর্ত 3 এর মধ্যে সামগ্রিক পার্থক্য।

Condition2Condition3Condition1Group=A$6.1372$Groupcondition

গ্রুপএ, শর্ত ১ বনাম গ্রুপ বি, শর্ত ২ এবং গ্রুপ এ এর ​​মধ্যে পার্থক্য, শর্ত ১ বনাম গ্রুপ বি, শর্ত ৩।

মিথস্ক্রিয়া শর্তাবলী পরীক্ষা করে যে একটি ভেরিয়েবলের প্রভাব অন্যান্য ভেরিয়েবলের স্তরের উপর নির্ভর করে।

groupB:condition2Condition1Condition2Group=AGroup=B

$$6.2522-6.1372=.115$$ $$6.0853-6.0758=.0095$$ Condition2Condition1GroupA GroupBCondition3

Comments

এটি একটি দুর্দান্ত প্রতিক্রিয়া: এটি একসাথে রাখার জন্য সময় দেওয়ার জন্য অনেক অনেক ধন্যবাদ! আপনার মতে, সুতরাং এই জাতীয় কিছু জন্য ফলো-আপ বিপরীতে চালানোর সামান্য বিন্দু হবে?

— ভিজেরো

আপনি @ ভাইজারোকে খুব স্বাগতম! এই ক্ষেত্রে, দেখে মনে হচ্ছে সমস্ত আগ্রহের তুলনা মডেলটিতে রয়েছে, সুতরাং পোস্ট-হক পরীক্ষার উদ্দেশ্য কী হবে তা আমি নিশ্চিত নই। এছাড়াও, যেহেতু আমরা উল্লেখযোগ্য মিথস্ক্রিয়া দেখতে পাই, তাই গ্রুপের তুলনা করার গুরুত্বটি (যেমন গ্রুপ এ বনাম গ্রুপ বি, শর্ত উপেক্ষা করে) আমার কাছে পরিষ্কার নয়।

— ম্যাক্রো

দুর্দান্ত প্রতিক্রিয়া, @ মার্কো। আপনি কি এমন কোনও ফাংশন জানেন যা একটি মডেলটিতে নির্দিষ্ট করে সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকের সামগ্রিক প্রভাব পরীক্ষা করে নিজে হাতে প্রতিটি সাবমোডেলকে নির্দিষ্ট করে না দিয়ে পরীক্ষা করে থাকে?

— ক্রশ

$(x_1, ..., x_p)$$y$ $$E(y|x_1, ..., x_p) = f(x_1,...,x_p)$$ $f(x_1,...,x_p) \equiv c$$c$