хорошо испытуемые видят штуку (ответ 0 - неправильно; 1 -правильно)
И смотрю как время (это не континуум, у него 4 категории) и локация (тоже 4 категории) влияют на эти ответы.
Короче, я делаю Response~time*location+(1|participant), а дальше вопрос: с одной стороны этот самый Response – binomial, и для него есть GLMER с другой стороны, я же как бы долю правильных ответов в каждом отдельном временном отрезке смотрю, тогда вроде как уже не binomial, тогда LMER. Или тут важна нормальность распределения, а не тип зависимой переменной? Тогда как ее проверить?
Хотелось бы понять, как_правильно_это_делать.
Так все-таки доля (как усредненные значения по условию) или правильно/неправильно?
изначально 0/1, но они же аггрегируются, или как это назвать (1000 трайлов каждый сделал - вот и по 250 трайлов на отрезок времени появились) 🤷🏻♀️
Агрегировать не обязательно, даже не нужно (при подсчете процента теряется информация о числе проб)
но мне нужно в данном случае=(
Обсуждают сегодня