项目水平回归系数R？
背景：
1000名参与者对他们对200个对象(S)的满意度进行了评估，并提供了关于参与者自身的4个不同的心理变量(A、B、C、D)。有5000个唯一的对象要评分，因此由于资源限制，并不是每个参与者都对每个对象进行评级。这导致了一个稀疏的数据集，其中每个对象由大约30名参与者进行评级。
从这个设计中，检索基本的描述性统计信息(例如，每个对象的平均满意度)是非常简单的。我现在的任务是建立一个心理变量(A，B，C，D)和对象之间的关系。“如果你在A，B，C，D上取得一定的分数，你可能会觉得满意的对象是什么？”
其思想是运行一个回归，随后提取中介系数。公式(可能还有设计)相当复杂，我甚至不知道如何在R.
数据集：
数据集如下-
参与者ID，对象ID，S评级，A，B，C，D
对于一个分词，A、B、C、D值总是相同的，即它们不依赖于对象。对象ID从1到5000不等，一个参与者ID与从5000池中随机选择的200个对象配对。
示例：
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| Participant ID | Object ID | S Rating | A | B | C | D |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| 1 | 23 | 2 | 0.2 | 0.7 | 0.42 | 0.9 |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| 1 | 69 | 1 | 0.2 | 0.7 | 0.42 | 0.9 |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| 1 | 769 | 1 | 0.2 | 0.7 | 0.42 | 0.9 |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| 1 | 1357 | 5 | 0.2 | 0.7 | 0.42 | 0.9 |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| ... 196 more | | | | | | |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| 2 | 84 | 1 | 0.3 | 0.12 | 0.6 | 0.86 |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| 2 | 345 | 5 | 0.3 | 0.12 | 0.6 | 0.86 |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+
| 2 | 1357 | 4 | 0.3 | 0.12 | 0.6 | 0.86 |
+----------------+-----------+----------+-----+------+------+------+公式：
为了建立项目级对象评级与参与者级心理测量变量之间的关系，我希望使用以下公式进行回归：
S级~ (A +B+C+ D) *I+ (1/P)
当S评级是数据集中的S评级时，A、B、C、D是数据集中的心理变量，I是我要提取的项目级系数，P是参与者级系数。
该公式将为数据集中的每个项(对象)提供项级系数- IA、IB、IC、ID .这样就可以回答这样的问题：“对于对象931，在A上得分高在预测满意度方面尤为重要”。
问题：
是否有可能在R中实现这一目标？
我是否正确地认为，上面的公式会让我获得项目水平系数，让我能够看到心理变量A，B，C，D如何帮助预测S，独立地预测每个项目I？
是否有可能从R中的回归中检索这些系数？我希望最后得到一个表格，例如:对象ID，A的贡献，B的贡献，C的贡献，D的贡献，这将分别告诉每个心理变量对预测S的贡献。
在R中，这是怎么做的？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-06-21 15:17:37
当然，您应该能够在R中这样做，关键是正确地定义变量的类。我认为我和P应该是因素。
然后简单地使用lm()函数：
obj =1M(评级~ (A +B+C+ D):I + P)
https://stackoverflow.com/questions/44679466
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