답변:
혼합 효과 모델에는 랜덤 효과와 고정 효과가 있으며 표준 선형 회귀 모델에는 고정 효과 만 있습니다.
나이와 키가 다른 시점에 나이를 사용하여 키를 예측하려는 여러 어린이에 대한 데이터가있는 경우를 생각해보십시오. 모든 어린이의 경사가 같고 나이와 키의 관계가 같다고 가정하고 싶다면 나이를 예측 자로, 높이를 반응으로 사용하여 일반 선형 모형을 맞출 수 있습니다. 각 아동에 대해 별도의 절편 (또는 상호 작용을 포함하는 경우 기울기와 절편)에 효과적으로 맞는 각 항의 id 항을 포함하여 고정 효과 모형을 적합시킬 수도 있습니다.
혼합 효과 모델을 사용하면 평균 가로 채기와 기울기를 고정 효과로 맞출 수 있지만 완전히 고정 된 것과 다른 방식으로 어린이 간의 차이 가능성을 모델링하는 임의 가로 채기 (및 원하는 경우 임의 기울기)를 포함 할 수도 있습니다. 효과 모델. 여기에 대한 답변에 포함될 수있는 것보다 많은 이점이 있다는 점을 충분히 이해하려면 실제로 교과서의 주제를 읽거나 혼합 효과 모델에 대한 강의를 수강해야합니다.
내 생각 에 Bodo Winter의 두 부분으로 된 R : Tutorial의 선형 모델 및 선형 혼합 효과 모델 은 통계에 대한 배경 지식이없는 사람에게 좋은 출발점입니다.