random dispersal カテゴリー値の推定：GLMMとANOVAの比較小ネタな上に詰め切れていないですが載せてしまいます。 今やっている解析で差し迫って気になったので検証を試みてみました。さしあたりGLMMでランダム要因とした時の、各カテゴリーの値の推定が悪くないことが示せれば十分だったので、このまま放置するかもです… カテゴリー要因の各値の推定は普通はANOVAでやるわけですが、カテゴリーが不特定多数だったり、各カテゴリーの値そのものには興味がない場合には（測定条件の人為的誤差などのアーティファクトであったり）、ランダム要因に指定してやると、各カテゴリーの値は分散のパラメータひとつを推定した結果として副産物的に求められると考えています。一方、ANOVAの場合は、カテゴリーの数だけ推定すべきパラメータ数が増えてきて、だんだん気持ち悪いモデルになりますね。 普通に考えると、パラメータ数をちゃんと使っているANOVAの方が複雑ではあれど、各パラメータの推定はよい
