我使用R语言中的lmerTest工具包对我的数据进行分析。
数据介绍:
数据有3个自变量,其中两个自变量(2×2)是对变量A的重复测量,变量A有4个水平,每个水平有6个视频。也就是数据是对每个视频在不同条件下重复看四遍,这些视频分类为4种。
①:我在构建模型的时候,速度很慢,而且不容易拟合,那么我是否可以根据变量A,把数据分为两份,每一份包括变量A的两个水平进行后续的分析呢?这样做如果可以的话,我需要注意什么来规范我的步骤呢?
②:我在使用anova对全模型和简化后的模型作比较的时候,会出现“refitting model(s) with ML (instead of REML)”,而我的模型在拟合时采用的是默认的REML,这样是否影响比较的结果呢?
③:模型简化后与全模型差异不显著,但是R2解释率0.28左右,是不是太低了,模型不可信,这种情况为什么会发生呢?如果有必要的话,是否需要优化,这样如何进行呢?