连续性数据可以用GLMM吗

是的，连续性数据可以用广义线性混合模型（GLMM）进行建模。GLMM是广义线性模型（GLM）的扩展，它使用随机效应来考虑数据的非独立性。GLMM适用于多种类型的数据，包括二元数据、计数数据和连续性数据。在连续性数据的情况下，通常使用正态分布作为响应变量的误差分布。需要注意的是，在建立GLMM时，需要考虑因变量的分布形态，并选择合适的链接函数来描述因变量与自变量之间的关系。

相关问题

GLMM和逻辑回归的区别

GLM (Generalized Linear Model) 和逻辑回归都是统计学中用于预测二元分类变量的模型，它们都属于广义线性模型家族。然而，它们之间存在一些关键区别：

1. **适用范围**：
- **逻辑回归**主要用于处理连续性数值作为输入的情况，但它预测的是概率而非离散类别。它假设因变量服从伯努利分布（0-1事件），适合于二分类问题。
- **混合效应模型**（GLMM）更广泛，它可以包含随机效应，这使得它能够处理分层数据、截距差异等复杂情况，并适用于二分类和多元分类问题。当个体间存在某种结构（如家庭成员间的相似性）时，GLMM更为合适。

2. **模型形式**：
- 逻辑回归是一种线性模型，其中因变量的概率是通过一个线性函数计算的，通常由一组自变量的加权和加上一个常数项表示。
- GLMM则可以包括非线性的链接函数（比如对数istic函数），这允许因变量与其他自变量的关系更为复杂。

3. **固定效应与随机效应**：
- 逻辑回归只有固定效应，所有观察值共享相同的参数。
- GLMM除了固定的全局参数外，还允许每个分层次别有其特定的参数，这就是所谓的随机效应，增加了模型的灵活性。

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

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。