我的实验目的是用r搭建模型,探索汉语水平、请求情景和策略类型对无声停顿频次的影响,但是“无声停顿频次”按照策略类型进行了编码,我怎么用GLMM测主效应
时间: 2023-06-27 14:05:11 浏览: 37
如果你的"无声停顿频次"按照策略类型进行了编码,那么你可以使用GLMM来测试主效应。在GLMM中,你可以将"无声停顿频次"作为因变量,汉语水平、请求情景和策略类型作为自变量。你可以设置策略类型作为固定效应,而将汉语水平和请求情景作为随机效应。然后,你可以使用ANOVA或t检验来检验固定效应的显著性。
具体来说,你可以按照以下步骤来实现:
1. 将数据分成不同的组,每组对应一个策略类型。然后,将无声停顿频次编码为连续变量。
2. 使用R中的lme4包来构建GLMM模型。你的模型应该包括固定效应和随机效应。例如,模型可以写成如下形式:
```
frequency ~ ChineseLevel + RequestSituation + StrategyType + (1 | ChineseLevel) + (1 | RequestSituation)
```
其中,frequency是无声停顿频次,ChineseLevel是汉语水平,RequestSituation是请求情景,StrategyType是策略类型。模型中的(1|ChineseLevel)和(1|RequestSituation)表示随机截距。
3. 使用ANOVA或t检验来检验固定效应的显著性。你可以使用R中的anova或summary函数来执行这些检验。例如,你可以使用以下代码来检验策略类型的主效应是否显著:
```
anova(model, type="III")
```
如果策略类型的p值小于0.05,则说明策略类型对无声停顿频次有显著影响。
注意,如果你的数据存在缺失值或异常值,需要进行适当的数据清洗和处理。此外,在进行统计分析之前,还需要对数据进行预处理和探索性数据分析,以确保数据符合建模的前提假设。