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혼합 모델을 사용한 비독립성 처리

양적 연구 데이터를 분석할 때 연구자들은 흔히 공통적인 통계적 문제에 직면합니다. 바로 관찰 결과가 서로 독립적이지 않다는 점입니다. 예를 들어, 여러 지리적 위치에 걸쳐 생태학 연구가 수행되는 경우, 지역마다 다른 통제되지 않은 환경 요인으로 인해 관찰 결과가 독립적이지 않을 수 있습니다. 또는 설문 조사 연구에서 같은 사람들을 몇 달에 걸쳐 반복적으로 조사하는 경우, 개별 참여자의 반응은 시간에 따라 상관관계를 가질 가능성이 높습니다. 독립적이지 않은 데이터에 대한 표준 회귀 분석을 수행하면 부정확한 추론이 발생할 수 있지만, 다행히 데이터의 비독립성을 설명할 수 있는 통계 기법이 있습니다. 학술 연구자를 대상으로 하는 이 웨비나에서는 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 비독립성을 처리하는 개념과 기법을 배우게 됩니다. 여기에는 학술용으로만 제공되는 모든 기능을 갖춘 무료 JMP 학생용 버전인 JMP 학생용 버전 에서 이러한 기법을 구현하는 방법도 포함됩니다. 주제는 다음과 같습니다. 그룹화 또는 클러스터링된 관찰 단위 간 비독립성에 대한 혼합 모델 시간 또는 공간에 걸쳐 반복 측정 시 비독립성에 대한 혼합 모델 비독립 및 비정규 응답 데이터에 대한 일반화 선형 혼합 모델 jmp.com/학생 에서 학업용으로 JMP 소프트웨어를 무료로 받으세요.

고급 통계 모델링