비교의 혼합 효과 모형에 대한 쌍별 비교를 위한 방법 및 공식

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

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

임계값

임계값은 꼬리 확률이 α, 고정 효과 항 또는 랜덤 항의 수준이 m개, 자유도가 df인 스튜던트화 범위 분포에서 얻습니다.

용어	설명
	자유도가 df인 스튜던트화 범위 분포의 사분위수
	제1종 오류를 범할 동시 확률
m	항의 수준 수
df	자유도

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.

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

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

임계값

임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.

용어	설명
	자유도가 df인 스튜던트의 t-분포의 상위 백분위수
α	제1종 오류를 범할 개별 확률
df	자유도

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.

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

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

임계값

임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.

용어	설명
	자유도가 df인 스튜던트의 t-분포의 상위 백분위수
α	제1종 오류를 범할 동시 확률
c
k	고정 효과 항 또는 랜덤 항의 수준 수
df	자유도

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.

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

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

임계값

임계값은 다음과 같은 식으로 계산됩니다.

용어	설명
	자유도가 df인 스튜던트의 t 분포의 상위 백분위수
α	제1종 오류를 범할 동시 확률
c
k	고정 효과 항 또는 랜덤 항의 수준 수
df	자유도

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.