RANDOM 次指令 (MIXED 指令)

RANDOM 次指令指定混合模型中的隨機效應。

• 視指定的共變異數類型而定，某個 RANDOM 次指令中指定的隨機效應可能具有相關性。
• 將為每個 RANDOM 次指令建構一個共變異數 G 矩陣。 隨機效應共變數 G 矩陣的維度等於次指令中所有隨機效應的層級總和。
• 指定變異元件 (VC) 結構時，將為指定的每一個效應指派尺度單位 (ID) 結構。 這是 RANDOM 次指令的預設共變異數類型。
• 請注意， MIXED 程序中的 RANDOM 次指令與 GLM 及 VARCOMP 程序中的 RANDOM 次指令的語法不同。
• 為隨機效應清單假設使用不同的共變異數結構時，請使用不同的 RANDOM 次指令。 如果在多個 RANDOM 次指令上列出了相同的效應，則其必須與不同的 SUBJECT 組合相關聯。
• 指定要併入模型中的項目清單，以逗點或空格區隔。
• 除非已正確指定 RANDOM 次指令，否則混合模型中不會包含任何隨機效應。
• 指定關鍵字 INTERCEPT 以包含截距作為隨機效果。 依預設， MIXED 程序在 RANDOM 次指令中不包含截距。 必須先在 RANDOM 次指令上指定 INTERCEPT 項。
• 若要包含主效應項，請在 RANDOM 次指令上輸入因子的名稱。
• 若要在因素之間包括交互作用效應項，請使用關鍵字 BY 或星號 (*) 來結合交互作用中所涉及的因素。 例如， A*B*C 表示 A、 B及 C的三向互動效果，其中 A、 B和 C 是因素。 表示式 A BY B BY C 相當於 A*B*C。 交互作用效應內的因素必須是不同的。 A*C*A 和 A*A 之類的表示式無效。
• 若要包括巢狀效應項，請使用 RANDOM 次指令上的關鍵字 WITHIN 或一對括弧。 例如， A(B) 表示 A 巢狀在 B內，其中 A 和 B 是因素。 表示式 A WITHIN B 相當於 A(B)。 巢狀效應內的因素必須不同。 A(A) 和 A(B*A) 之類的表示式無效。
• 支援多層巢狀結構。 例如， A(B(C)) 表示 B 巢狀在 C內，而 A 巢狀在 B (C)內。 有一對以上的括弧存在時，每一對括弧都必須放在或巢套在另一對括弧內。 因此， A(B)(C) 無效。
• 在互動效果內巢狀是有效的。 例如， A(B*C) 表示 A 在 B* C內形成巢狀。
• 允許巢狀效應之間的交互作用。 正確的語法是交互作用，後面接著括弧內的一般巢狀效果。 例如， C 層次內 A 與 B 之間的互動應該指定為 A*B(C) ，而不是 A(C)*B(C)。
• 若要在模型中包含共變數項目，請在 FIXED 次指令上輸入共變數的名稱。
• 共變數可以使用關鍵字 BY 或星號 (*) 連接。 例如， X*X 是 X 及其本身的乘積。 這相當於輸入共變數，其值為 X的平方值。
• 因素及共變數效應可以透過多種方式連接。 假設 A 和 B 是因素，而 X 和 Y 是共變數。 因素及共變數效果的有效組合範例包括 A*X、 A*B*X、 X(A)、 X(A*B)、 X*A(B)、 X*Y(A*B)及 A*B*X*Y。
• 共變數效應內不能有巢狀效應。 假設 A 和 B 是因素，而 X 和 Y 是共變數。 效果 A(X)、 A(B*Y)、 X(Y)和 X(B*Y) 無效。
• 下列選項 (特定於隨機效果) 可以在效果之後輸入。 請使用垂直線 (|) 在選項之前。

  主旨 (varname*varname * ...). 識別受試者。 在受試者中假設完全獨立性，從而在具有相同區塊的隨機效應的共變異數矩陣中產生區塊對角線結構。 指定以星號連接的變數名稱 (任何類型) 清單。 受試者數目等於變數值的不同組合數目。 如果觀察值在任何受試者變數中包含遺漏值，則不會使用觀察值。

  COVTYPE (類型). 共變數結構。 為隨機效果指定相同區塊的共變異數結構 (請參閱 共變數結構清單 (MIXED 指令))。 隨機效果的預設共變異數結構為 VC。

  解決方案. 指定此項可顯示隨機效應參數估計值。

• 如果指定 REPEATED 次指令，則 RANDOM 受試者清單中的變數必須是 REPEATED 受試者清單中變數的子集。
• 系統將隨機效應視為彼此獨立，並且為每個效應計算不同的共變異數矩陣。

範例

MIXED  SCORE BY SCHOOL CLASS
  /RANDOM = INTERCEPT SCHOOL CLASS.