混合モデルと多重比較私の研究では、5種類の鳥類における物乞いの鳴き声の違いを調べました。各個体を記録した後、その個体から測定する物乞いの鳴き声を5～10回選びました。そこで、ランダム効果としてID、固定効果として種を設定した混合モデルを使用しています。どの種のペアの鳴き声に違いがあるのかを判断するために、多重比較を行う必要があります。混合モデルで多重比較を行うためのJMPマニュアルには、最小二乗平均プロットにはモデルの固定効果部分のみが含まれると記載されています。これは、私が見ている最小二乗平均プロットには、ランダム効果「ID」がプロットに組み込まれていないことを意味するのでしょうか？
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と可視化混合モデルと多重比較についてこんにちは@IndependentHare さん：あなたのモデルが具体的にどのようなものか（一般的な「混合」という記述以外）は分かりません。しかし、一般的に言えば、「私が見ている最小二乗平均プロットには、ランダム効果「ID」がプロットに組み込まれていないということですか？」という質問への答えは「いいえ」です。ランダム効果は、ID間の変動を組み込む／考慮する／などすることで組み込まれます。繰り返しになりますが、これはモデルによって異なりますが、一般的に、治療の比較における標準誤差（つまり信頼区間）は、ID間の変動を考慮しています。これは、ID因子を固定（またはIDを完全に無視）し、その結果を混合モデルの結果と比較することで確認できます。
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