혼합 효과 모형 적합 예

결과 해석

분산 성분 표에서 밭에 대한 p-값은 0.124입니다. 가설 검정은 분산 성분이 0과 다르다는 증거를 보여주지 않습니다.오차의 분산 성분에 대한 p-값은 0.003입니다. p-값이 유의 수준 0.05보다 작기 때문에 연구자는 오차에 대한 분산 성분이 0이 아니라는 결론을 내릴 수 있습니다.

고정 요인 항인 품종에 대한 p-값은 약 0으로, 하나 이상의 자주개자리 유형의 수확량에 대한 효과가 다른 다섯 가지 유형과 유의하게 다르다는 것을 보여줍니다.

주효과에 대한 계수가 각 수준 평균과 전체 평균 간의 차이를 나타냅니다. 예를 들어, 품종 1은 전체 평균보다 약 0.385 단위가 큰 자주개나리 밭과 연관성이 있습니다. 이 계수에 대한 p-값은 약 0으로, 품종 1의 수확량에 대한 효과가 품종 항의 다른 수준 효과와 유의하게 다르다는 것을 나타냅니다. 통계적으로 같은 수준 효과와 통계적으로 서로 다른 수준 효과를 확인하기 위해 연구자는 항에 대한 다중 비교 분석을 수행하기로 계획합니다.

R² 값은 모형이 수확량 변동의 약 92%를 설명한다는 것을 보여줍니다. R-제곱(수정)도 약 90.2%로 높습니다. 연구자는 예측 변수의 수가 서로 다른 모형을 비교하기 위해 이 값을 사용합니다.

관측치 1과 5는 표준화 잔차가 2보다 크기 때문에 비정상적 관측치입니다. 연구자는 이 관측치에 대한 반응 값이 올바른지 확인하기 위해 데이터를 조사합니다.

정규 확률도의 잔차는 직선에 근사하며, 점들은 잔차 대 적합치 그림에서 0을 중심으로 랜덤하게 퍼져 있는 것으로 보입니다.