我试图在多层次模型中模拟调节效应。因变量“A”由变量“B”在 340 个不同条件“C”中预测。因此，我们可能会在 A 上找到相互作用 B C。这表明效果 B 在条件之间有所不同。在下一步中，我们要检查第三个变量“D”对这种交互的影响。因此，我们在每个条件“C”中控制“A”和“B”中的“D”。现在，我们的长数据集是原来的两倍，并且一个虚拟编码的受试者内 2 级因子“控制”表示天气原始“A”和“B”（控制 = 0）。或“A”和“B”没有“D”（控制 = 1）。多级模型中显着的三向交互作用表明“D”的协方差改变了 A 的交互作用B 在我们控制了“D”之后。重要的是要注意“A”和“B”（不受控制和受控）是 z 标准化变量。“C”在 -2 和 2 之间缩放。
现在我的问题是：
如果我们在“A”或“B”中控制 D，但不是在两者中控制，多级模型中的估计器是有意义的。
控制 A 中的 D：
控制 B 中的 D：
但如果我们在两个变量中控制 D，我就不明白结果。B 的主效应的自由度被估计为主体内效应。但它是在主题之间，不是吗？主效应 B 以及 B 和 C 之间的交互作用的估计量太大了。
控制 A 和 B 中的 D：
如果我们仅在一个或在这两个变量中。
多级分析的代码：
MLM <- lmer(A ~ B*C*control + (1 + C|Subject), data = df, REML = 0 ,na.action = na.omit)
我还从我的代码中删除了随机斜率效应，但它没有帮助。
谢谢，克里斯