873632_zh-TW

liliconcom

使用混合模型處理非獨立性

在分析量化研究資料時，研究人員經常會遇到一個常見的統計難題：觀測結果彼此之間並非獨立。例如，如果一項生態學研究在多個地理位置進行，由於不同地點存在差異且不受控制的環境因素，觀測結果可能並不獨立。或者，如果一項調查研究涉及在幾個月內對同一群人進行反覆調查，那麼任何個別參與者的回答都可能隨時間推移而存在相關性。對非獨立資料進行標準迴歸分析可能會導致不準確的推論，但值得慶幸的是，有一些統計技術可以讓你解釋資料中的非獨立性。 本次網路研討會面向學術研究人員，講解使用線性混合效應模型處理非獨立性的概念和技巧，包括如何在JMP 學生版（JMP 學生版是專為學術用途設計的免費、功能齊全的 JMP 版本）中實現這些技巧。主題包括： 分組或聚類觀測單元之間非獨立性的混合模型 跨時間或跨空間重複測量的非獨立性混合模型 非獨立和非常態響應資料的廣義線性混合模型 請造訪jmp.com/student免費取得 JMP 軟體，供學術使用

進階統計建模