線形混合モデル | 統計解析ソフトエクセル統計

線形混合モデル： Linear Mixed Model

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。

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。

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。

データベース形式

※：○…処理可、×…処理不可、欠…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。

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

S.W.Raudenbush, A.S.Bryk, "Hierarchical Linear Models Applications and Data Analysis Methods second edition", Sage Publications, 2002.

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