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エクセル統計 搭載機能

線形混合モデル : Linear Mixed Model

概要

重回帰分析では、サンプルの独立性が仮定されますが、2段抽出法などで得られたデータはグループ内で相関が存在するなど、独立性を満たさない場合があります。このような場合、変量効果をもつ線形混合モデルを利用することで、グループ内の誤差構造を含めたモデリングが可能になります。

本製品では、Raudenbushの定義によるレベル2のモデルが分析可能です。推定方法は最尤法で、グループ間の共分散構造は無構造のみが指定可能です。

分析例ファイルのダウンロード

線形混合モデルを使用する際のデータの形式やダイアログの指定方法、出力結果などを以下のExcelファイルからご確認いただけます。ダウンロードしてご参照ください。この分析例ファイルは、製品をご購入された場合にも自動でインストールされます。

 ex_09_Multivariate.xlsx

なお、エクセル統計の無料体験版では、分析例ファイルのデータを実際に分析してみることができます。

 無料体験版ダウンロード

処理対象データ

データベース形式

データサイズ範囲 処理対象データ
行数列数カテゴリー数数値文字列空白
目的変数 3~60,000行 1列 ※1
説明変数(固定効果) 3~60,000行 1~100列
説明変数(変量効果)※2 3~60,000行 1~15列
3~60,000行 1列 2~2000カテゴリー

※:…処理可、×…処理不可、…欠損値として除く

※2:変量効果は、固定効果に含めた説明変数から指定できます。

出力内容

ケースの要約 有効ケース、目的変数のみ不明、説明変数のみ不明、ともに不明、全体の「サンプルサイズ」と「割合」
目的変数の要約 層のカテゴリーごとの「サンプルサイズ」と「割合」
基本統計量 説明変数と目的変数の各変数の「サンプルサイズ」、「平均」、「不偏分散」、「標準偏差」、「最小値」、「最大値」
相関行列 目的変数と説明変数間の相関係数の行列
線形結合している変数 説明変数間で線形結合している変数のリスト
分析設定 分析実行時に指定した変数の中心化方法
回帰式の有意性 説明変数がない場合とある場合の「-2対数尤度」、「AIC」、「BIC」、及び「尤度比検定」により回帰式全体について有意性を検定した結果
偏回帰係数(固定効果)の推定 回帰式に含まれる各固定効果の「偏回帰係数」、「標準誤差」、「偏回帰係数の95%信頼区間」、「偏回帰係数の有意性の検定」の結果
分散成分(変量効果の推定) 回帰式に含まれる各変量効果の「標準偏差」、「分散成分」、「分散成分の有意性の検定」の結果
変量効果の共分散行列/相関行列 レベル2成分間の共分散行列と相関行列
変量効果の共分散行列の標準誤差 レベル2成分間の共分散行列の標準誤差

参考文献

  • S.W.Raudenbush, A.S.Bryk, "Hierarchical Linear Models Applications and Data Analysis Methods second edition", Sage Publications, 2002.
エクセル統計を使えば、Excelのデータをそのまま簡単に統計解析できます。


多変量解析 その他の手法

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