fitglm MATLAB
Hey zusammen!
Ich möchte ein Generalized linear mixed effects model mit einer logic link Funktion aufstellen, um meine Daten auszuwerten.
Ich habe folgendes Modell aufgestellt und in MATLAB eingegeben:
fitglme(Data, [y ~ x1 * x2 * x3 + (1+ x1 + x2 + x3 | u)], Distribution, binomial, Link, logit, FitMethod, Laplace);
Y ist meine binäre AV,
X1, x2 und x3 Faktoren (x1 kontinuierlich und die anderen kategorial),
U ist mein Random Effekt (Personen).
Zudem wurden die Daten mit within Subjekt und mit messwiederholung erhoben.
Jeder Proband hat jede Bedingung 10 mal gemacht.
Dieses Modell ist das komplexeste welches hier noch konvergiert und es ist auch signifikant besser als ein einfacheres Modell mit nur einem random slope für x1.
Also eigentlich passt es gut zu meinen Daten.
Ich bin allerdings neu mit LMEM und bin mir nun unsicher, was genau mein Modell nun schätzt:
Zum einen die fixen Effekte der Faktoren x1, x2 und x3 auf mein Kriterium y. Zudem alle Interaktionseffekte dieser fixen Faktoren.
Außerdem noch zufällige intercepts für jede Untergruppe von u.
und dann auch noch zufällige slopes in jedem der fixen Effekte für jedes u.
Also kann jedes U nun einen eigenen intercept haben und auch einen eigenen slope für jeden der fixen Effekte.
Aber was ist mit den interaktionseffekten?
Habe ich hier auch Interaktionen zwischen den random slopes, sodass eine höhere Steigung von u1 in Haupteffekt x1 dazu führen kann dass die Steigung von u1 in x2 geringer wird??
Und gibt es jetzt auch random slopes für die Interaktionseffekte der fixen Effekte, weil ich diese ja auch geschätzt hatte: so dass u1 auch einen eigenen slope für die Interaktion von x1 und x2 hat?
Bitte entschuldigt wenn das total wirr klingt! Ich bin da gerade ein wenig überfordert 🙈
Danke für jegliche Hilfe!