임의의 요인을 포함한 혼합 모델에서 고정 효과의 효과 크기를 측정하는 방법은 무엇입니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요,
나는 3 개의 고정 효과와 4 개의 무작위 효과로 모델 (개성 : 표준 최소 자승, 방법 REML)을 분석하고 있습니다.
보고서에서 각 무작위 효과의 분산 효과를 확인할 수 있지만 고정 효과의 효과 크기를 계산할 수있는 곳을 찾을 수 없습니다.
어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.
건배
제니퍼.
재 : 임의의 요인을 포함한 혼합 모델에서 고정 효과의 효과 크기를 측정하는 방법?감사...
재 : 임의의 요인을 포함한 혼합 모델에서 고정 효과의 효과 크기를 측정하는 방법?안녕, 제니퍼!
분석에 사용하는 JMP의 버전은 언급하지 않았습니다. JMP11Pro를 사용하는 경우 Fit Model 플랫폼에 혼합 된 모델 특성이 있으며 많은 수의 Fixed Effects 보고서를 출력합니다. 당신이 JMP11Pro를 사용하지 않는다면 절망하지 마라.
무작위 및 혼합 효과 모델은 때로는 분산 구성 요소 모델이라고도합니다. 이들은 최근에 대량 문학으로 인해 특히 1861 년까지 긴 역사를 가지고 있습니다. 특히 밀리 켄과 존슨의 지저분한 데이터 볼륨 I의 분석 이것은 혼합 모델의 고정 부분 분석에 대한 전체 섹션을 포함하고 있습니다. 같은 George Milliken이 2000 년 SUGI25의 Annie Dudley와 John Sall과 함께 "Mixed Models Analysis Using JMP® Software 4.0"이라는 논문을 썼다. JMP는 혼합 모델 분석을 의의있게 지원했다.
분산 구성 요소 모델의 주요 관심사는 임의 효과의 분산을 추정하는 데 있습니다. 그래서 Standard Least Squares 보고서가 그 (것)들에 집중하는 것을 보이는 이유입니다.
Least Squares Means 테이블을 찾으십시오. 효과 크기의 추정치를 제공합니다.
