私はまだ R にあまり慣れていないので、lmer関数を使用して混合効果の線形モデルを構築したいと考えています。
毎回 2 つのモダリティを持つ 3 つの独立変数があります。
- グループ (G3 および G5)
- 周波数 (LF および HF)
- 条件 (NR および PH)
および 1 つの従属変数:
- 反応時間 (RT)。
ここに私のデータのサンプル、データの抽出がありますmanipfreq:
subject group item RT frequency condition
502 G3 ARGENT 677 HF NR
502 G3 ACTION 814 HF NR
502 G3 AFFAIRE 1278 HF NR
502 G3 ARMOIRE 716 LF PH
502 G3 AIGLE 761 LF PH
503 G3 AFFAIRE 841 HF PH
503 G3 ARGENT 919 HF PH
503 G3 ACTION 1071 HF PH
503 G3 AIGLE 1253 LF NR
505 G3 ARGENT 785 HF PH
505 G3 AFFAIRE 1028 HF PH
505 G3 ACTION 1190 HF PH
505 G3 AIGLE 1248 LF NR
506 G3 ACTION 898 HF NR
506 G3 AFFAIRE 1566 HF NR
506 G3 ARGENT 2037 HF NR
506 G3 AIGLE 707 LF PH
506 G3 ARMOIRE 839 LF PH
1530 G5 ACTION 705 HF NR
1530 G5 ARGENT 755 HF NR
1530 G5 AFFAIRE 789 HF NR
1530 G5 AIGLE 481 LF PH
1530 G5 ARMOIRE 495 LF PH
1532 G5 ACTION 532 HF NR
1532 G5 ARGENT 679 HF NR
1532 G5 AFFAIRE 1142 HF NR
1532 G5 ARMOIRE 423 LF PH
1532 G5 AIGLE 484 LF PH
1533 G5 ACTION 690 HF PH
1533 G5 ARGENT 708 HF PH
1533 G5 AFFAIRE 775 HF PH
1533 G5 AIGLE 1027 LF NR
1533 G5 ARMOIRE 1299 LF NR
1539 G5 ARGENT 747 HF NR
1539 G5 ACTION 771 HF NR
1539 G5 AFFAIRE 827 HF NR
1539 G5 ARMOIRE 518 LF PH
1539 G5 AIGLE 566 LF PH
特に私が興味を持っているのは：
- 主な効果: 「グループ」、「頻度」、「条件」
- 双方向の相互作用 : 「条件*グループ」および「条件*頻度」</li>
- 三者交流: 「グループ*頻度*条件」</li>
また、NR 条件のみでの双方向の相互作用「グループ*頻度」
IV と、切片と傾斜にある被験者とアイテムに関連する変動性との間の相互作用を考慮したモデルを作成しました。
これが私のモデルです（間違っている場合は修正してください）：
model=lmer(RT~frequency*condition*group+(1|subject)+(1|item)+(1+condition|subject)+(1+condition|item),data=manipfreq)
F と p の値を見つける必要があります。
あなたの助けに感謝します。