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  5. R による階層モデルと混合効果モデル

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演習

反復測定分散分析(Repeated measures ANOVA)

前の演習では、対応のある t 検定が通常の t 検定よりも高い検出力を持つことを確認しました。本演習では、統計手法がどのように一般化されるかを見ていきます。まず、対応のある t 検定が反復測定 ANOVA の特殊例であることを確認します。さらに、R の lmer() を使って、反復測定 ANOVA が混合効果モデルの特殊例であることも確認します。

演習の前半では、2 つのベクトルからシミュレートデータを data.frame() に変換します。後半では、モデル結果を確認して違いを理解し、最後に各モデルの出力を見比べて結果を比較します。

指示1 / 3

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  • data.frame() の dat を作成します。
    • y は読み込み済みの before と after を結合したベクトルです。
    • trial は繰り返しベクトル "before" と "after" で、それぞれを n_ind 回ずつ繰り返します(each)。
    • ind は個体 ID のベクトルで、観測が 2 回あるので times を 2 にして繰り返します。