R：具有重复测量的logit二项式数据的Logistic回归统计

Question

我想知道如何使用重复测量方法对数据集中的logit二项式分布进行准确性的logistic回归。

我试图像上面那样进行逻辑回归，但是似乎没有考虑主题的“重复测量”，例如我可以在AOV中使用“ Error（subject）”因子进行RT

df <- read.table(text = "subject condition acc rt
             1 A TRUE 254
             1 B TRUE 645
             2 A FALSE 243
             2 B TRUE 656
             3 A FALSE 234
             3 B TRUE 456", header= TRUE)

acc <- with(df, aggregate(acc, list(subject, condition), sum))
colnames(acc) <- c("subject", "condition", "true")
acc$false <- 2-acc$true

summary(glm(cbind(acc$true, acc$false) ~ condition, data = acc, family = "binomial"))
anova(glm(cbind(acc$true, acc$false) ~ condition, data = acc, family = "binomial"), test = "Chisq")

summary(aov(df$rt ~ df$condition + Error(df$subject)))`

请，有人可以帮我吗？非常感谢！