비교의 혼합 효과 모형의 관리 수준에서의 비교를 위한 방법 및 공식

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혼합 효과 모형의 관리 수준에서의 비교를 위한 Dunnett 방법

평균의 차이에 대한 양측 100(1 − α) 신뢰 구간은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.

관리 수준에서의 다중 비교의 경우 Minitab에서는 단측 구간도 계산합니다.

상한
하한

적합 평균 및 차이의 표준 오차를 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 적합 평균에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

참고

검정 통계량, 수정된 p-값, 개별 신뢰 수준 및 그룹화 정보 표에 대한 계산은 일반 선형 모형에 대한 계산과 일치합니다. 자세한 내용은 일반 선형 모형의 비교에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

임계값

임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.
Dunnett의 방법에 대한 자세한 내용은 다음 참고 문헌을 참조하십시오.
  1. Dunnett, C. W. (January 01, 1955). A multiple comparison procedure for comparing several treatments with a control. Journal of the American Statistical Association, 50, 1096-1121.
  2. J.C. Hsu (1996). Multiple Comparisons: Theory and methods. Chapman & Hall.
용어설명
Dunnett이 제안하는 다음과 같은 분포의 상위 백분위수, 비교: , 자유도: df
α제1종 오류를 범할 동시 확률
k고정 효과 항 또는 랜덤 항의 수준 수
df자유도

자유도는 고정 효과 항에 대한 비교인지, 랜덤 항에 대한 비교인 지에 따라 다릅니다.

자유도(df)

고정 효과 항의 경우 자유도(df)는 해당하는 고정 효과 항을 검정하기 위한 자유도와 같습니다. 랜덤 항의 경우 자유도는 Satterthwaites 근사 방법을 사용합니다.

자유도 계산에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 고정 효과 검정에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

혼합 효과 모형의 관리 수준에서의 비교를 위한 Fisher 방법

평균의 차이에 대한 양측 100(1 − α) 신뢰 구간은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.

관리 수준에서의 다중 비교의 경우 Minitab에서는 단측 구간도 계산합니다.

상한
하한

적합 평균 및 차이의 표준 오차를 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 적합 평균에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

참고

검정 통계량, 수정된 p-값, 개별 신뢰 수준 및 그룹화 정보 표에 대한 계산은 일반 선형 모형에 대한 계산과 일치합니다. 자세한 내용은 일반 선형 모형의 비교에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

임계값

상한 또는 하한의 경우 임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.
양측 신뢰 구간의 경우 임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.
용어설명
자유도가 df인 스튜던트화 t-분포의 사분위수
α제1종 오류를 범할 개별 확률
df자유도

자유도는 고정 효과 항에 대한 비교인지, 랜덤 항에 대한 비교인 지에 따라 다릅니다.

자유도(df)

고정 효과 항의 경우 자유도(df)는 해당하는 고정 효과 항을 검정하기 위한 자유도와 같습니다. 랜덤 항의 경우 자유도는 Satterthwaites 근사 방법을 사용합니다.

자유도 계산에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 고정 효과 검정에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

혼합 효과 모형의 관리 수준에서의 비교를 위한 Bonferroni 방법

평균의 차이에 대한 양측 100(1 − α) 신뢰 구간은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.

관리 수준에서의 다중 비교의 경우 Minitab에서는 단측 구간도 계산합니다.

상한
하한

적합 평균 및 차이의 표준 오차를 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 적합 평균에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

참고

검정 통계량, 수정된 p-값, 개별 신뢰 수준 및 그룹화 정보 표에 대한 계산은 일반 선형 모형에 대한 계산과 일치합니다. 자세한 내용은 일반 선형 모형의 비교에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

임계값

상한 또는 하한의 경우 임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.
양측 신뢰 구간의 경우 임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.
용어설명
자유도가 df인 스튜던트의 t-분포의 상위 백분위수
α제1종 오류를 범할 동시 확률
c
k고정 효과 항 또는 랜덤 항의 수준 수
df자유도

자유도는 고정 효과 항에 대한 비교인지, 랜덤 항에 대한 비교인 지에 따라 다릅니다.

자유도(df)

고정 효과 항의 경우 자유도(df)는 해당하는 고정 효과 항을 검정하기 위한 자유도와 같습니다. 랜덤 항의 경우 자유도는 Satterthwaites 근사 방법을 사용합니다.

자유도 계산에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 고정 효과 검정에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

혼합 효과 모형의 관리 수준에서의 비교를 위한 Sidak 방법

평균의 차이에 대한 양측 100(1 − α) 신뢰 구간은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.

관리 수준에서의 다중 비교의 경우 Minitab에서는 단측 구간도 계산합니다.

상한
하한

적합 평균 및 차이의 표준 오차를 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 적합 평균에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

참고

검정 통계량, 수정된 p-값, 개별 신뢰 수준 및 그룹화 정보 표에 대한 계산은 일반 선형 모형에 대한 계산과 일치합니다. 자세한 내용은 일반 선형 모형의 비교에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

임계값

상한 또는 하한의 경우 임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.
임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.
용어설명
자유도가 df인 스튜던트의 t-분포의 상위 백분위수
α제1종 오류를 범할 동시 확률
c
k고정 효과 항 또는 랜덤 항의 수준 수
df자유도

자유도는 고정 효과 항에 대한 비교인지, 랜덤 항에 대한 비교인 지에 따라 다릅니다.

자유도(df)

고정 효과 항의 경우 자유도(df)는 해당하는 고정 효과 항을 검정하기 위한 자유도와 같습니다. 랜덤 항의 경우 자유도는 Satterthwaites 근사 방법을 사용합니다.

자유도 계산에 대한 자세한 내용은 혼합 효과 모형 적합의 고정 효과 검정에 대한 방법 및 공식에서 확인하십시오.

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