比較迴歸與 ANOVA

在前一個練習中，你建立了一個迴歸模型。 進行統計推論常見的兩種方法是：檢視模型中各係數所解釋的變異量（類似於 ANOVA 的分析），以及使用線性預測變數來對資料建模（迴歸 分析架構）。選擇哪一種方法多半取決於個人偏好與統計訓練背景。這兩種方法都可以透過古典統計（frequentist）或是貝葉斯的方法來完成。雖然本課程只使用古典統計方法，但相同的概念也適用於貝葉斯模型。

先前練習中你建立的 lmer_out 模型已為你載入。首先，你會對它執行 anova()，來檢視 group 是否解釋了顯著的變異量。接著，你會檢視 group 的迴歸係數，判斷它是否與 0 有顯著差異。