2017-11-18 10 views
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Iは、期間の数値独立変数(労働時間)と独立変数(性別)の相互作用に興味の間の相互作用。R - 独立変数多項式用語

私は正しい方程式が正しいかどうかわかりません。

y = sex * working_hours + I(working_hours^2) 

かは、私は両方の用語

y = sex * working_hours + sex * I(working_hours^2) 

私はここに

lmer(y ~ sex * working_hours + I(working_hours^2) + (1 | id), data = df) 

または

lmer(y ~ sex * working_hours + sex * I(working_hours^2) + (1 | id), data = df) 

感謝を混合モデルをしているに興味をやり取りする必要があります。

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利用できるデータを入力してください。私は無作為な効果項を得ていませんでした。 ID? – skrubber

答えて

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使用する正しい式は、達成しようとしていることによって異なります。関係の次の部分は男女で同じになりつつ

y = sex * working_hours + I(working_hours^2)は、yと労働時間の関係の直線部分がsexによって変化することを可能にします。別の言い方をすれば、各性別のフィッティングされた線をプロットすると、関係の「曲線性」は同じになりますが、曲線の「傾き」は異なります。

y = sex * working_hours + sex * I(working_hours^2)は、関係の線形部分と二次部分の両方を性別によって変えることができます。それぞれの性別ごとにフィッティングした線をプロットすると、関係の「傾斜」と「曲がり」の両方が男女によって異なります。

私の考え方では、後者はより意味をなさない - なぜ線形部分を変えることができるのであれば、関係の二次的な部分が性の間で同じであると仮定するだろうか?

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おかげさまでありがとうございました! – giacomo