線形混合モデル– category –

教科書的には何を計算するかは決まっているが、論文にどの数値を掲載するかは決まっていない。 そういうときは、実例をもとに、まねするのが良いが、最低限の目安を示す。 回帰分析の結果の書き方の基本 一番大事な要素は、点推定値と95％信頼区間である。...

MMRMは、Mixed Model with Repeated Measuresの略である。 反復測定の連続データを線形混合モデルで解析することを意味している。 この試験・研究デザインのとき、サンプルサイズ計算はどのようにしたらよいか？ MMRMのサンプルサイズ計算サイト 以下のサ...

繰り返し計測された連続データを適切に扱うために必要な線形混合モデル。 ランダム切片モデルが一番単純で有名だが、その切片はどんなふうになっているか。 通常の線形モデルの切片はどんな計算になっているか？ 例えば、連続データ CDratio1 を 3 群のFCZ...

線形混合モデルをSPSSで実行する方法の解説。 反復測定データで、欠損値があってもできる限りデータを使用できる点で、反復測定分散分析よりも適切な方法だ。 線形混合モデルをSPSSで実行するために使用するサンプルデータ EZR公式マニュアル付属のデータ ...

EZR で線形混合モデルの解析方法 反復測定分散分析との違い 線形混合モデルの解析方法の前に 反復測定分散分析 解析の実践はEZRを使って行っていく。 使うデータは、EZR公式マニュアル付属の FCZ_CSA.rda である。 反復測定データ CDratio1, CDratio2, CDr...

線形回帰の種類をわかりやすく解説。 線形回帰とは？ 線形回帰の線形の由来は、線形結合からきている。 線形結合とは、以下のような式で表されることを意味している。 $$ \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_n X_n $$ ここで β は (偏) 回帰係数の...