もう一度model.3の出力結果を見ながら、論文に載せるべき情報を整理します。
Linear mixed model fit by REML
Formula: RT ~ CondDummy + (1 | Subject) + (1 | Item)
AIC BIC logLik deviance REMLdev
1043 1058 -516.5 1041 1033
Random effects:
Groups Name Variance Std.Dev.
Subject (Intercept) 436.771 20.8991
Item (Intercept) 65.147 8.0714
Residual 43.716 6.6118
Number of obs: 144, groups: Subject, 12; Item, 12
Fixed effects:
Estimate Std. Error t value
(Intercept) 400.292 6.514 61.45
CondDummy 48.153 1.102 43.70
Correlation of Fixed Effects:
(Intr)
CondDummy -0.085
一行目は推定方法が述べられています。REMLは制限最尤法のことです。
二行目はモデルの回帰方程式です。RTという従属変数に対して、CondDummyという固定因子と切片の被験者ランダム因子、切片の項目ランダム因子がモデルに組み込まれていることを示しています。
十一行目からが固定因子の効果量を示しています。ここで重要なのはCondDummyの傾きで推定値が48.153、標準誤差が1.102、t値が43.70となっています。
さて、ここで一つ重要な問題が起こります。固定因子の効果量についてt値が報告されているのにp値が報告されていないんです。これでは有意がどうかを論じることができません。
(8)へ続く
一行目は推定方法が述べられています。REMLは制限最尤法のことです。
二行目はモデルの回帰方程式です。RTという従属変数に対して、CondDummyという固定因子と切片の被験者ランダム因子、切片の項目ランダム因子がモデルに組み込まれていることを示しています。
十一行目からが固定因子の効果量を示しています。ここで重要なのはCondDummyの傾きで推定値が48.153、標準誤差が1.102、t値が43.70となっています。
さて、ここで一つ重要な問題が起こります。固定因子の効果量についてt値が報告されているのにp値が報告されていないんです。これでは有意がどうかを論じることができません。
(8)へ続く
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