ANOVA를 사용한 모형 비교
모형을 비교하는 일은 쉽지 않아요. AIC와 같은 모형 선택처럼 다양한 방법이 있지만, 이 강의의 범위를 벗어납니다.
분산분석(ANOVA)은 lmer 모형을 비교할 수 있는 기본적인 방법입니다.
ANOVA는 한 모형이 다른 모형보다 더 많은 변이를 설명하는지 검정합니다.
이는 각 모형이 설명하는 변이의 양을 비교해서 판단합니다.
예를 들어, 메릴랜드에서 Year가 Crime을 예측하는지 확인할 수 있어요.
이를 위해 County만을 임의 효과로 포함한 영(Null) 모형과, Year를 포함한 연도 모형을 적합합니다.
그런 다음 anova() 함수를 사용해 두 모형을 비교할 수 있습니다.
만약 Year가 유의미한 양의 변이를 설명한다면, 사전에 정한 유의수준(보통 0.05)보다 P-값이 작게 나타납니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build the Null model with only County as a random-effect
null_model <- lmer(Crime ~ (1 | ___) , data = md_crime)
# Build the Year2 model with Year2 as a fixed and random slope and County as the random-effect
year_model <- lmer(Crime ~ ___ + (1 + ___ | ___) , data = md_crime)
# Compare null_model and year_model using an anova
anova(___, ___)