メモ:マルチレベルモデル:一般線形モデル
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メモ:マルチレベルモデル:一般線形モデル [2015/12/15 19:02] – 作成 Wiki Editor | メモ:マルチレベルモデル:一般線形モデル [2015/12/16 10:40] – [ネストした分散分析] Wiki Editor | ||
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各学科の平均の推定値の計算は、やや面倒。学部はLとSがあり、それぞれa, | 各学科の平均の推定値の計算は、やや面倒。学部はLとSがあり、それぞれa, | ||
- | 各学部の平均の推定値に関しては、Rでは直接出力はされない。切片の値は学部の平均の推定値ではなく、この場合はL学部a学科の推定値。学部の推定値を求めるには、学部だけで1元配置分散分析をして平均の推定値を求めて、標準誤差はネストしたモデルに基づいて計算する必要がある。 | + | 各学部の平均の推定値に関しては、Rでは直接出力はされない。切片の値は学部の平均の推定値ではなく、この場合はL学部a学科の推定値。学部の推定値を求めるには、学部だけで1元配置分散分析をして平均の推定値を求めて、標準誤差はネストしたモデルの誤差の平均平方に基づいて計算する必要がある。 |
その他、各数値は整理されていないので値を拾うか計算が必要。平方和、平方平均は、分散分析表(anovaの結果)から拾える。モデル全体のR2乗、調整R2乗はlmの結果のsummary下部に表示。F値およびp値の検定に関する数値も、表示されたものを拾う。書籍にあるもので計算しなければならないのは、学部および学科個別の偏η2乗値で、分散分析表から誤差の平方和と学部および学科変数の平方和をもってきて、[学部の平方和/ | その他、各数値は整理されていないので値を拾うか計算が必要。平方和、平方平均は、分散分析表(anovaの結果)から拾える。モデル全体のR2乗、調整R2乗はlmの結果のsummary下部に表示。F値およびp値の検定に関する数値も、表示されたものを拾う。書籍にあるもので計算しなければならないのは、学部および学科個別の偏η2乗値で、分散分析表から誤差の平方和と学部および学科変数の平方和をもってきて、[学部の平方和/ |
メモ/マルチレベルモデル/一般線形モデル.txt · 最終更新: 2015/12/16 10:41 by Wiki Editor