¿Cómo interpretar la interacción bidireccional y tridireccional en lmer?

Tengo un problema con la interpretación de interacciones de 2 y 3 vías en lmer. Mi DV es la altura, que es una variable continua. Todos los IV son variables categóricas. El primer factor es animal, rata o león. El segundo factor es el sexo, ya sea masculino o femenino. El tercer factor es el color: rojo, blanco o amarillo. Me confundo con la interpretación de la salida:

Fixed effects:
                                  Estimate Std. Error t value
(Intercept)                       164.6888     7.8180  21.065
rat                               -14.1342     8.2889  -1.705
sexmale                           -16.0883    10.0071  -1.608
colorred                            0.5776     6.2473   0.092
coloryellow                        -14.4048     6.1025  -2.360
rat:sexmale                         15.3645    11.8567   1.296
rat:colorred                        12.5258     4.4028   2.845
rat:coloryellow                     10.3136     4.3196   2.388
sexmale:colorred                     2.0272     5.2773   0.384
sexmale:coloryellow                  5.7643     5.1669   1.116
rat:sexmale:colorred                -5.5144     6.2838  -0.878
rat:sexmale:coloryellow              0.9735     6.1690   2.158

De acuerdo con Vasishth et al. (2007), la importancia de los efectos fijos se puede juzgar a partir del valor t absoluto; si es mayor que 2, entonces ese factor es significativo. Al interpretar este resultado, elijo solo factores que son significativos. Por favor verifique si mis interpretaciones son correctas:

1. coloryellow = La altura de los sujetos es más baja cuando les gusta el amarillo, y más alta si les gusta el blanco.
2. rat:colorred = El efecto de preferencia de rata mejora la preferencia de rojo, y estos dos promueven la altura de los sujetos.
3. rat:sexmale:coloryellow = El efecto de preferencia de rata, al ser macho, aumenta la preferencia de amarillo, y los sujetos a quienes les gusta la rata y el amarillo y son machos tienen mayor estatura.

A partir de estas interpretaciones, me gustaría preguntar: si quisiera saber el efecto lion:sexfemale:colorredy, en rat:sexmale:colorredcomparación con rat:sexfemale:coloorred, ¿tengo que ejecutar nuevas estadísticas?

En primer lugar, los contrastes predeterminados para las variables categoriales en R son los contrastes de tratamiento . En contraste con el tratamiento, todos los niveles de un factor se comparan con el nivel base (categoría de referencia).

Los niveles base no aparecen en la salida. En su ejemplo, los niveles base son:

• animal: lion
• color: white
• sex: female

Tenga en cuenta que todos los efectos se estiman con respecto a los niveles base.

Echemos un vistazo a los efectos. Tu interpretación es correcta.

• El interceptes la media de la variable dependiente en los tres niveles básicos.
• rates la diferencia entre raty lion(con respecto a la variable dependiente). Tenga en cuenta que esto no es una diferencia global, sino una diferencia con respecto a los otros niveles base. El efecto de ratse estima para los datos donde color = whitey sex = female.
• sexmalees la diferencia entre hombres y mujeres (donde animal = liony color = white).
• colorredes la diferencia entre redy white(donde animal = liony sex = female).
• coloryellowes la diferencia entre yellowy white(donde animal = liony sex = female).
• rat:sexmale: La diferencia entre leones y ratas es mayor para los machos que para las hembras (donde color = white).
• rat:colorred: La diferencia entre leones y ratas es mayor para el rojo que para el blanco (donde sex = female).
• rat:coloryellow: La diferencia entre leones y ratas es mayor para el amarillo que para el blanco (donde sex = female).
• sexmale:colorred: La diferencia entre machos y hembras es mayor para el rojo que para el blanco (donde animal = lion).
• sexmale:coloryellow: La diferencia entre machos y hembras es mayor para el amarillo que para el blanco (donde animal = lion).
• rat:sexmale:colorred: Interacción de tres factores. El efecto rat:sexmalees diferente para el rojo en comparación con el blanco.
• rat:sexmale:coloryellow: Interacción de tres factores. El efecto rat:sexmalees diferente para el amarillo en comparación con el blanco.

Para probar más contrastes, debe ejecutar otro análisis.