Я пытаюсь выяснить, правильно ли я выражаю эту модель и правильно ли я проверяю свои гипотезы.
Я провел исследование, в котором люди классифицировали стимулы по двум параметрам. Затем я показал им несколько примеров этих стимулов и попросил их оценить, насколько типичен каждый стимул по шкале Лайкерта от 1 до 7. Я попросил каждого участника оценить 36 стимулов. Каждый стимул имел релевантное измерение и случайное измерение. Каждому параметру было присвоено либо экстремальное значение, маргинальное значение, либо модальное значение. (Каждое измерение было бимодальным с впадиной на границе категории. Эти метки на самом деле являются просто классификацией непрерывного измерения от 1 до 100, хотя бимодальное распределение было симметричным, и вопрос исследования касается мод, а не какого-либо конкретного значения. Экстремальные значения. — хвосты, предельные значения — хвосты бимодалей, ближайших к впадине, а моды — моды. На этапе обучения размеры некоррелированы.)
Я пришел к выводу, что кумулятивная упорядоченная логистическая регрессия, вероятно, является лучшим способом анализа этих данных. Используя пакет brms в R, я определил свою модель, используя фиктивное кодирование для релевантных и случайных значений функций, установив эталонные категории для обоих режимов. (Я попробовал модель с взаимодействиями, в которой системный фиктивный код кодируется так, как он считает нужным, исходя из моих категориальных параметров, и взаимодействие, похоже, не имело значения.)
rating_dummy1 <- brm(rating ~ labRel_Marginal + labRel_Extreme + labInc_Marginal + labInc_Extreme + (labRel_Marginal + labRel_Extreme + labInc_Marginal + labInc_Extreme | uniqueid), data = testing.rfc, family = cumulative)
Примечание. Я на 99% уверен, что это то же самое, что и rating_fit1.1 <- brm(rating ~ label_relevant + label_incidental + (label_relevant + label_incidental | uniqueid), data = testing.rfc, family = cumulative), после того как эталонная категория для этих факторов будет изменена на mode.
Мои основные исследовательские вопросы:
- Оценивают ли люди стимулы с релевантными модальными значениями выше, чем другие стимулы?
- Оценивают ли люди стимулы со случайными модальными значениями выше, чем другие стимулы?
Основные вопросы: имеет ли смысл эта спецификация модели и как проверить эти исследовательские вопросы?
Я попытался проверить их, задав вопрос: «Отличаются ли стимулы с другими ярлыками от модальных?
(hypothesis(rating_dummy1, c("labRel_Marginal = 0",
"labRel_Extreme = 0",
"labInc_Marginal = 0",
"labInc_Extreme = 0"), alpha = .05, class = "b"))
Могу ли я сделать здесь более тонкую формулировку? Я немного борюсь с интерпретацией и формулировкой гипотез.
