線形混合モデルを素人に説明するには?


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主流の読者を対象とした記事で、線形混合モデルの概念を説明する必要があります。コンセプトの要点を1、2文で伝える方法はありますか?

回答:


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テストの成績(従属変数)は、生徒の学習量(固定効果)に関連している可能性がありますが、生徒の通う学校(ランダム効果)や生徒間の単純なばらつき(残差)にも依存している可能性があります。


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固定/ランダムを用語として説明する必要がある場合は、これを使用します。単に例を挙げているのであれば、「グループ効果」と「個人効果」という用語を使用することをお勧めします。これらも正しいと思いますが、素人にとっては不思議ではありません。
ウェイン、

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1文か2文か。うわぁ!

ランダム効果と固定効果のすべてについてだと思うので、個人の推定値を母集団の平均(BLUP)に向かって縮小することに焦点を当てます。

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