如何用BR中的BRMS进行贝叶斯序数回归的假设检验

Question

我正在试图弄清楚我是否正确地表达了这个模型，以及我是否正确地测试了我的假设。

我进行了一项研究，让人们对两个维度的刺激进行分类。然后我向他们展示了这些刺激的一些例子，要求他们评估每种刺激在1到7的李克特量表上的典型程度。我要求每个参与者评估36种刺激。每个刺激都有相关的维度和偶然的维度。每个维度都设置为极值，边际值或模态值。 （每个维度都是双峰的，在类别边界处有一个低谷。这些标签实际上只是从1到100的连续维度的分类，尽管双峰分布是对称的，研究问题涉及模式而不是任何特定值。极值是尾部，边缘值是最靠近波谷的双峰的尾部，模式是模式。在训练阶段，维度是不相关的。）

我已经意识到累积有序逻辑回归可能是分析这些数据的最佳方法。使用R中的brms包，我已经使用虚拟编码为相关和偶然的特征值指定了我的模型，将两者的参考类别设置为模式。 （我已经尝试了一个带有交互的模型，其中系统虚拟代码从我的分类参数中看起来是合适的，并且交互似乎并不重要。）

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)

注意：我99％肯定这与rating_fit1.1 <- brm(rating ~ label_relevant + label_incidental + (label_relevant + label_incidental | uniqueid), data = testing.rfc, family = cumulative)相同，一旦这些因素的参考类别被归结为mode。

我的主要研究问题是：

1. 人们对刺激的相关模态值比其他刺激更高吗？
2. 人们对偶然模态值的刺激比其他刺激更高吗？

我的主要问题：这个模型规范是否有意义，我如何测试这些研究问题？

我试图通过询问“其他标签的刺激是否与模态刺激不同来测试它们？

(hypothesis(rating_dummy1, c("labRel_Marginal = 0",
                         "labRel_Extreme = 0",
                         "labInc_Marginal = 0",
                         "labInc_Extreme = 0"), alpha = .05, class = "b"))

我可以在这里制作一个更细微的配方吗？我对假设的解释和表述有点挣扎。

Answer 1

我建议你问一下关于brms-users的问题（https://groups.google.com/forum/#!forum/brms-users）。