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glmulti階層線形モデルを実行し、最適なモデルを選択するために使用しています。DVには 4 つの予測子 ( A、B、) があり、私の目標は、すべての主効果モデルと交互作用効果のすべての組み合わせ (つまり、、、) を実行することです。次の 2 つのモデルはどのように異なりますか?CDA:BA:CA:D

library(glmulti)

# wrapper
glmer.glmulti <- function(formula, data, random = ""){
glmer(paste(deparse(formula), random), data = data, family = binomial)}

# model 1
glmulti(DV ~ A+B+C+D, level = 2, fitfunction = glmer.glmulti, random = "+ (1|ID)", 
method = "g", data = df)

# model 2
glmulti(DV ~ A*B*C*D, level = 2, fitfunction = glmer.glmulti, random = "+ (1|ID)", 
method = "g", data = df)

「2つの因子間の交互作用がモデルに含まれている場合、これらの因子を主効果として追加してもしなくてもモデルは変わらない」ことを私は知っています ( Calcagno, 2010 )。A*B*C*Dモデル 1 とモデル 2 は、基本的に各予測変数の主効果を含んでいるため、同じ結果になるはずです。しかし、2 つのコードは異なる最適なモデルを選択します。

ありがとう！

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