線型混合モデルの被験者/反復変数の選択

この機能を使用するには、Advanced Statistics オプションが必要です。

このダイアログ・ボックスでは、被験者および反復観測値を定義する変数を選択し、残差の共分散構造を選択できます。

「被験者」。被験者は観測用の単位で、他の被験者から独立していると見なされます。例えば医学研究では、ある患者の血圧測定値は、他の患者の測定値からは独立していると見なすことができます。被験者ごとに反復測定を行い、それらの観測値間の相関をモデル化する場合、被験者の定義は特に重要になります。例えば、病院に連続で通院している間のある患者の血圧測定値は相関していることが予想されます。

被験者は、複数の変数の因子レベルの組み合わせによって定義することもできます。例えば、性別 と年齢カテゴリー を被験者変数として指定すると、65 歳を超える男性 は互いに似ていますが、65 歳以下の男性 と女性 からは独立しているという確信をモデル化できます。

「被験者」リストで指定された変数はすべて、残差共分散構造の被験者を定義するために使用されます。 一部またはすべての変数を、ランダム効果の共分散構造の被験者を定義するために使用できます。

「反復」。このリストで指定された変数は、反復観測値を識別するために使用されます。例えば、週 という 1 つの変数を使用して、医学研究において 10 週間の観測値を識別できます。また、月 と日 を共に使用すると、1 年間にわたって毎日の観測値を識別できます。

「反復共分散タイプ」。残差に対する共分散構造を指定します。使用可能な構造は次のとおりです。

• 前従属: 1 次
• AR(1)
• AR(1): 不均質
• ARMA(1,1)
• 複合対称
• 複合対称: 相関行列
• 複合対称: 不均質
• 対角
• 因子分析的: 1 次
• 因子分析的: 1 次、不均質
• Huynh-Feldt
• スケーリングされた単位
• Toeplitz
• Toeplitz: 不均質
• 無構造
• 無構造: 相関

詳しくは、共分散構造のトピックを参照してください。