混合効果モデルを適合のモデル要約表

モデル要約表のすべての統計量の定義と解釈について解説します。

S

Sは誤差項の推定標準偏差です。Sの値が小さいほど、条件付き適合式により、選択した因子設定で応答がより適切に算出されます。ただし、S値だけではモデルの適合性を完全に表すことはできません。他の表や残差プロットの主要な結果も調査してください。

R二乗

R2は、モデルで説明される応答の変動のパーセントです。値は1から誤差平方和(モデルによって説明されない変動)の全体平方和(モデルの変動合計)に対する比を減じて算出します。

解釈

R2を使い、データに対するモデルの適合度を判断します R2値が高いほど、より多くの応答値の変動がモデルによって説明されます。R2は常に0~100%の間の値になります。

R2値を解釈する際は次の問題を考慮してください。
  • モデルの共分散構造が同じであると仮定すると、R2の値は固定因子または共変量を追加すると大きくなります。したがって、R2値は同じ大きさのモデルの比較に最も便利です。

  • サンプルサイズが小さい場合、応答と予測の関係の強さが正確に推定されません。より正確なR2が必要な場合、サンプルサイズを大きくする必要があります(40以上が一般的です)。

  • R2は、データに対するモデルの適合度をを測る1つの測度にすぎません。モデルのR2が大きい場合でも、残差プロットを確認し、モデルが仮定を満たしているか検証する必要があります。

R二乗(調整済み)

同じ共分散構造を持ちながら固定因子と共変量の数が異なるモデルを比較したい場合は調整済みR2を使用します。モデルの共分散構造が同じであると仮定すると、R2の値は固定因子または共変量を追加すると大きくなります。調整済みR2値にはモデルに含まれる固定因子や共変量が組み入れられるため、正しいモデルの選択に役立ちます。

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