http://rcps.jp/ 2026-04-16T02:51:39+00:00 http://rcps.jp/ http://rcps.jp/lib/exe/fetch.php?media=wiki:logo.png text/html 2015-12-16T01:41:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://rcps.jp/doku.php?id=%E3%83%A1%E3%83%A2:%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%81%E3%83%AC%E3%83%99%E3%83%AB%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB:%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB&rev=1450230074&do=diff 一般線形モデル 分散分析、共分散分析、（重）回帰分析を一般線形モデルで統一的に把握する。 1元配置分散分析 lm関数で学科間の平均得点について分散分析する。 >m1.2.1 <- lm(ACHIEVE ~ DEPART, data=df1); > summary(m1.2.1); Call: lm(formula = ACHIEVE ~ DEPART, data = df1) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -7.000 -3.542 0.000 2.625 7.500 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 85.500 1.828 46.772 <2e-16 *** DEPARTb -6.833 2.585 -2.643 0.0129 * DEPARTc -6.833 2.585 -2.643 0.0129 * DEPAR… text/html 2016-01-19T10:20:20+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://rcps.jp/doku.php?id=%E3%83%A1%E3%83%A2:%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%83%81%E3%83%AC%E3%83%99%E3%83%AB%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB:%E6%B7%B7%E5%90%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB&rev=1453198820&do=diff 混合モデル（マルチレベルモデル） 一般線形モデルを踏まえて、ここからは変量効果が導入される。まず、変量効果がどのようなものかを示すために、単純な分散分析の固定効果の部分を変量効果に置き換えて、両者を対比している。このステップが理解をすすめるためのポイントのように思われる。すなわち、変量効果は何も特別なことをしているわけではなく、固定効果ならば変数の各水準の効果を検討する代わりに、変量効果ではそれぞれの水準が目的変数に及ぼす効果を正規分布からランダムに取り出されたものとして推定しているに過ぎないということがわかってくる。そうすると、変量効果の使いどころもおのずと見えてくるのではないか。…