혼합 효과 모형 적합에 대한 모형 요약 표

모형 요약 표의 모든 통계량에 대한 정의 및 해석 방법을 확인해 보십시오.

S

S는 오차 항의 추정된 표준 편차입니다. S의 값이 작을수록 조건부 적합 방정식이 선택된 요인 설정에서의 반응을 더 잘 설명합니다. 그러나 S 값 자체는 모형의 적합성을 완전히 설명하지 않습니다. 다른 표 및 잔차 그림의 주요 결과도 조사하십시오.

R-제곱

R2은 모형에 의해 설명되는 반응 내 변동의 백분율로, 1에서 오차 제곱합을 뺀 값(모형에 의해 설명되지 않는 변동) 대 총 제곱합(모형 내 총 변동)의 비율입니다.

해석

모형이 데이터를 얼마나 잘 적합시키는지 확인하려면 R2을 사용합니다. R2 값이 클수록 반응 값의 더 많은 변동이 모형에 의해 설명됩니다. R2은 항상 0%에서 100% 사이입니다.

R2 값을 해석하는 경우 다음과 같은 문제를 고려하십시오.
  • 모형의 공분산 구조가 같다고 가정할 경우 고정 요인이나 공변량을 추가하면 R2이 증가합니다. 따라서 R2은 같은 크기의 모형을 비교할 때 가장 유용합니다.

  • 작은 표본은 반응과 예측 변수 간 관계의 강도에 대한 정확한 추정치를 제공하지 않습니다. 더 정확한 R2이 필요하면 더 큰 표본을 사용해야 합니다(일반적으로 40 이상).

  • R2은 모형이 데이터를 얼마나 잘 적합시키는 지에 대한 하나의 측도에 지나지 않습니다. 모형의 R2이 높더라도 해당 모형이 모형 가정을 충족하는지 확인하려면 잔차 그림을 확인해야 합니다.

R-제곱(수정)

공분산 구조는 같지만 고정 요인 및 공변량의 수가 다른 모형을 비교하려면 수정 R2을 사용하십시오. 모형의 공분산 구조가 같다고 가정할 경우 고정 요인이나 공변량을 추가하면 R2이 증가합니다. 수정 R2 값은 모형의 고정 요인 및 공변량 수에 통합되어 올바른 모형을 선택하는 데 도움이 됩니다.

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