混合効果モデルを適合のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

データには変量因子が1つ以上含まれていること。
変量因子がない場合は、一般線形モデルを適合を使用します。変量因子に関する詳細は、固定因子と変量因子の違いを参照してください。
応答変数は連続量である
応答変数がカテゴリの場合、モデルが分析の前提条件を満たしたり、データを正確に表したり、または有効な予測を行ったりする確率は低くなります。
サンプルデータはランダムに選択される

ランダムサンプルを使用して母集団についての一般化または推定を行います。データがランダムに収集されていなければ、結果は母集団とならない可能性があります。

ベストプラクティスを使用してデータを収集する
結果が確実に有効になるようにするため、次のガイドラインについて考慮します。
  • データが対象の母集団を表すことを確認します。
  • 必要な精度を達成するために十分なデータを収集します。
  • 可能な限り正確かつ高精度に変数を測定します。
  • データを収集した順序で記録します。
モデルがデータに良好に適合している

モデルがデータに適合しない場合、結果は、誤った認識を与える可能性があります。出力において、残差プロット、異常観測値の診断統計量、およびモデル要約統計量を使用して、モデルのデータへの適合度を判断します。

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