simrを使って一般化線形混合モデル（GLMM）の検定力分析をする｜澤田知恭
参考Package ‘simr’ 一般化線形混合モデル（GLMM）の検定力分析がしたい 個人の主観だが，さすがに割合データは変換+分散分析ではなく，GLMMで分布に二項分布を指定して分析したいと思っている。また勝手な偏見だが，検定力分析をしないと怒られそうと思っている。そこでGLMMの検定力分析を行いたいのだが，人気のG*powerはGLMMに対応していないようなので，Rパッケージのrsimを用いて（『事後』の）GLMMの検定力分析を行った。 分析対象 文章を読んだ後に表示される質問文の内容が正しいかどうか答える再認課題を行ってもらった時の正答率が上図である。再認課題は文章1つにつき3問で，参加者は2つの文章について全6問への回答が求められた。この時の再認課題の正答率について，参加者間条件間で有意な差があるかどうかとその検定力を見た。サンプルサイズは各条件24人ずつであった。 ※条件1の人
GLMM（一般化線形混合モデル）をSASで実行する方法1 | Sunny side up!
3月25日に社会心理学会で「第2回春の方法論セミナー：GLMMが切り開く新たな統計の世界」が上智大学で開催されます。 第2回春の方法論セミナーのWebページ（社会心理学会Webサイト内） セミナーでは，一般化線形混合モデル（GLMM）について，どういう方法で，社会心理学でどのように活用できるのかについて解説される予定です。 しかし，セミナーでは，具体的にどうやってGLMMを実行するか，どのソフトウェアが対応しているのか，などについては話をしません。 そこでこの記事では，SAS無償版でGLMMを実行する方法についてまとめておきます。 ◆SAS無償版 昨年に，SASは個人利用を目的とした無償版を提供しています。基本的にはSASの学習用のものですが，SASのすべての機能が利用可能です。 もし手元にGLMMを使った方がいいデータをお持ちの人は，無償ですから，是非一度試してみてください。 無償版SA
一般(化)線形混合モデルの例数設計＜固定効果編＞ – MrUnadon – Bayesian Statistical Modelings with R and Rstan
Figure: 一般化線形混合モデルの検定力シミュレーション 左からグループ内人数、グループ数、グループ内人数とグループ数を定数倍した場合の検定力の推移を示す。 author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R version３.３.１ まずはTwitterでこの記事をシェアする 本稿の目的 一般化線形混合モデルの例数設計ができるようになる なお、効果量には固定効果の傾きを使用する(ランダム効果を用いた例数設計は今回は扱わない) 主要参考文献および出典はこちらです ・ 本稿のメイン（コードの出典） http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.12504/full ・ GLMM検定力のシミュレーションをした論文(この論文から、色々な効果量を使った場合のシミュレーション研
回帰分析②：線形回帰が使えないときに用いる高度な回帰分析方法
生物統計を学んでいる人の中には、「結果変数が連続変数の時には線形回帰、二項変数（0と1など2つの値しか取らないもの）のときにはロジスティック回帰分析を使うべき」のように1対1対応のお作法のような形で教わった人も多いと思います。一方で、計量経済学で回帰分析を習った人の中には、「最小二乗法（Ordinary Least Square; OLS, 線形回帰）はありとあらゆる場合に使えるベストな方法であるので、結果となる変数の分布に拘わらずOLSを使える」（ちなみに結果変数が二項変数のときにOLSを用いることをLinear probability modelと呼びます）と教わった人もいるでしょう。初心者向けの統計学や計量経済学の本を読むとこのような説明がされているものが多い印象があります。このような教え方をすれば確かに手っ取り早く手が動かせるようになる（統計解析ソフトウェアを使って解析がはじめられ
第2回日本社会心理学会春の方法論セミナー: GLMMが切り開く新たな統計の世界 | 日本社会心理学会
竹澤正哲（北海道大学）－なぜいまGLMMか 資料：動画 久保拓弥（北海道大学）－GLMMの紹介 資料：動画 清水裕士（広島大学）－社会心理とGLMMの関係 資料：動画 質疑応答 動画 一般化線形混合モデル（Generalized Linear Mixed Model; GLMM ）とは「変量効果を含む非正規なデータを分析するツール」である。あまり耳にしたことがない方も多いかもしれない。だがこの10年ほどの間に、心理学の外の領域で深く静かに浸透し、着実に影響力を広げつつある。動物行動学や生態学では、大学院の統計授業で最初に教える大学も増えつつある。第2回春の方法論セミナーでは、GLMMが切り開く新たな世界を紹介する。 だがなぜいまGLMMなのか？ いくつもの理由があるが、ここでは３つだけ紹介したい。 1. 社会心理学者が使う多くの統計ツールはGLMMによって置き換えられる 我々は、説明変数と
生態学データ解析 - FrontPage
生態学で使われるデータ解析・統計モデリングをあつかうサイトです． サイト管理者: 久保拓弥 内容: 統計学授業, R 関連, GLM 関連, GLMM 関連, ベイズ統計 & MCMC, よくある質問 などなど 全ペイジ一覧 統計学授業など 統計学授業: 久保の北大での授業 (cf. ELMS) 統計学授業の教科書: 「データ解析のための統計モデリング入門」 集中講義・セミナーなどはこちら 配信版: 配信版・統計モデリング入門 よくある質問あれこれ 生態学会大会などでの活動 生態学会の自由集会など (これまでの一覧) 2018 年 3 月 札幌大会: データ解析で出会う統計的問題: R の新しい作図・作表 生態学会誌などに掲載された 解説文一覧 (ダウンロードできるものものあります) 参考：Statistical Ecology Virtual Issue (Methods in Ecol
Mizumoto Lablog | 階層線形モデル/マルチレベルモデル/線形混合モデル
このタイトルの分析方法（モデル）について， 2012/11/10にメソドロジー研究部会・言語テスティング 第二言語習得合同発表会にてお話しました。 iOSの場合は，”Sorry! Page not found”と表示されるので，こちらからご覧下さい。 「外国語教育研究ハンドブック」で紹介している，t 検定や， 分散分析（ANOVA），回帰分析は， 一般線形モデル（general linear model) と呼ばれる枠組みのものです。 一方，一般化線形モデル (generalized linear model; GLM)は， その枠組みを拡張したもので，ランダム効果が入ったら， 一般化線形混合モデル (generalized linear mixed model; GLMM)と 呼ばれます。ランダム効果については，資料をご確認ください。 分野や分析方法によって，線形混合モデルと呼んだり，
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