回帰とANOVAの比較

前の演習では、回帰モデルを作成しました。 統計的推論の2つの方法として、モデル内の係数が説明する分散量を調べる（ANOVAに類似した分析）方法と、線形予測子変数を使ってデータをモデル化する（回帰 分析の枠組み）方法があります。どちらのアプローチを選ぶかは、主に個人の好みや統計の訓練によります。これらのアプローチはどちらも頻度主義やベイズの方法で行えます。このコースでは頻度主義のみを扱いますが、同じ考え方はベイズモデルにも当てはまります。

前の演習で作成した lmer_out モデルは読み込まれています。まず、anova() を実行して、group が有意な変動を説明しているか確認します。次に、group の回帰係数を確認し、ゼロと有意に異なるかどうかを見ます。