我做了一个多项选择实验，在这个实验场中，我有动物（每重复n = 6），它们可以在四种不同类型的庇护所之间进行选择。避难所代表了两个因素A和B的组合（每个因素具有两个等级）。此外，我有两组不同的动物，它们在实验之前接受了不同的处理（因子C，两个水平）。目的是测试因子A或因子B或两者的组合（即因子之间的相互作用）是否影响试验动物的庇护所选择，以及这种偏好模式是否在因子C组之间改变。在每个避难所内的人数，这是在随后的14次观察中确定的，因此，我也进行了重复测量设计。请注意，避难所之间有一个开放空间，当动物位于避难所外面时不算动物。
因此，我尝试拟合GLMM，其中个体（prop = n / 6）的比例与因子A，B和C的函数以及解释重复测量设计的术语（1 |重复）：
model <- glmer (prop ~ A * B * C + (1|replicate), family=binomial, weights = total, data = data )
我的问题是输出几乎提供了几乎所有因素和相互作用，并且在我的数据中，其中一些差异还不清楚，因此我不太相信结果。有人可以告诉我我（基本上）是否做对了吗？还是我的模型中有任何市长错误？