
対照との多重比較の場合、片側区間も計算されます。


適合平均値と差の標準誤差を計算する方法については、混合効果モデルの当てはめの適合平均を求める方法と計算式を参照してください。
検定統計量、調整済みp値、個別信頼水準、グループ化情報表の計算は一般線形モデルの計算と一致します。詳細は一般線形モデルの比較の方法と計算式を参照してください。

| 用語 | 説明 |
|---|---|
![]() | 上限 の、ダネット法で事項を用いて提案する分布の百分位 自由度の比較 |
| α | 第1種の過誤を発生する同時確率 |
| k | 固定効果項またはランダム項の水準数 |
| df | 自由度 |
自由度は、固定効果項の比較なのか、ランダム項の比較なのかによって変わります。
固定効果項では、自由度(DF)は対応する固定効果項の検定の自由度と同じです。ランダム項では、サタスウェイトの近似法を自由度に使用します。
自由度の計算に関する詳細は、混合効果モデルの当てはめにおける固定効果の検定の方法と計算式を参照してください。

対照群との多重比較の場合、片側区間も計算されます。


適合平均値と差の標準誤差を計算する方法については、混合効果モデルの当てはめの適合平均を求める方法と計算式を参照してください。
検定統計量、調整済みp値、個別信頼水準、グループ化情報表の計算は一般線形モデルの計算と一致します。詳細は、一般線形モデルの比較の方法と計算式を参照してください。


| 用語 | 説明 |
|---|---|
![]() | 管理図の中でも df自由度を持つスチューデント化t分布の百分位 |
| α | 第1種の過誤を発生する個別確率 |
| df | 自由度 |
自由度は、固定効果項の比較なのか、ランダム項の比較なのかによって変わります。
固定効果項では、自由度(DF)は対応する固定効果項の検定の自由度と同じです。ランダム項では、サタスウェイトの近似法を自由度に使用します。
自由度の計算に関する詳細は、混合効果モデルの当てはめにおける固定効果の検定の方法と計算式を参照してください。

対照との多重比較の場合、片側区間も計算されます。


適合平均値と差の標準誤差を計算する方法については、混合効果モデルの当てはめの適合平均を求める方法と計算式を参照してください。
検定統計量、調整済みp値、個別信頼水準、グループ化情報表の計算は一般線形モデルの計算と一致します。詳細は一般線形モデルの比較の方法と計算式を参照してください。


| 用語 | 説明 |
|---|---|
![]() | 上限 df自由度を持つスチューデント化t分布の百分位 |
| α | 第1種の過誤を発生する同時確率 |
| c | ![]() |
| k | 固定効果項またはランダム項の水準数 |
| df | 自由度 |
自由度は、固定効果項の比較なのか、ランダム項の比較なのかによって変わります。
固定効果項では、自由度(DF)は対応する固定効果項の検定の自由度と同じです。ランダム項では、サタスウェイトの近似法を自由度に使用します。
自由度の計算に関する詳細は、混合効果モデルの当てはめにおける固定効果の検定の方法と計算式を参照してください。

対照との多重比較の場合、片側区間も計算されます。


適合平均値と差の標準誤差を計算する方法については、混合効果モデルの当てはめの適合平均を求める方法と計算式を参照してください。
検定統計量、調整済みp値、個別信頼水準、グループ化情報表の計算は、一般線形モデルの計算と一致します。詳細は、一般線形モデルの比較の方法と計算式を参照してください。


| 用語 | 説明 |
|---|---|
![]() | 上限 df自由度を持つスチューデント化t分布の百分位 |
![]() | ![]() |
| α | 第1種の過誤を発生する同時確率 |
| c | ![]() |
| k | 固定効果項またはランダム項の水準数 |
| df | 自由度 |
自由度は、固定効果項の比較なのか、ランダム項の比較なのかによって変わります。
固定効果項では、自由度(DF)は対応する固定効果項の検定の自由度と同じです。ランダム項では、サタスウェイトの近似法を自由度に使用します。
自由度の計算に関する詳細は、混合効果モデルの当てはめにおける固定効果の検定の方法と計算式を参照してください。