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混合モデルにおける非独立性の扱い

定量的研究のデータを分析する際に、研究者はしばしば共通の統計的課題に遭遇します。それは、観測結果が互いに独立していないということです。例えば、生態学研究を複数の地理的場所で実施する場合、場所によって異なる制御されていない環境要因のために、観測結果が独立していない可能性があります。また、調査研究で同じ対象者を数ヶ月にわたって繰り返し調査する場合、個々の参加者の回答は時間の経過とともに相関している可能性があります。独立していないデータに対して標準的な回帰分析を行うと、不正確な推論につながる可能性がありますが、幸いなことに、データの非独立性を考慮することができる統計手法が存在します。 このウェビナーは学術研究者を対象としており、線形混合効果モデルを用いた非独立性の処理に関する概念と手法、そしてこれらの手法を学術研究専用のJMP学生版（無償でフル機能版として提供）で実装する方法を学びます。主なトピックは以下のとおりです。 グループ化された観測単位間の非独立性に関する混合モデル 時間や空間をまたいで行われた反復測定における非独立性の混合モデル 非独立性と非正規性応答データに対する一般化線形混合モデル jmp.com/学生で、学術目的での JMP ソフトウェアを無料で入手できます。

高度な統計モデリング