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ANCOVA 와 mixed effect model의 차이에 대해서

작성자박상일| 작성시간13.04.10| 조회수185| 댓글 10

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  • 작성자 강성찬 작성시간13.04.10 안재형 선생님께서 더 자세히 설명해 주시겠지만 반복측정 anova는 각 수준별 측정된 관측값이 같아야 합니다. 결측값도 허용하지 않고... 조건이 까다로운 편이지요. mixed model은 위와 같은 문제를 위해 생겨난 겁니다.
  • 답댓글 작성자 안재형 작성시간13.04.10 저도 뭐 더 좋은 설명을 하기는 힘들듯합니다. 너무 복잡해서 자세하게 할수도 없고요. 책을 쓰고 있는데 언제 나올지는 모르겠습니다. 하여간 무지 어려운 topic입니다. 대충 설명하면 MANOVA는 반복된 값들 y1 y2 ... yk를 multivariate으로 처리하는거고, mixed models는 univariate으로 처리합니다.
  • 작성자 안재형 작성시간13.04.10 여기 class note를 보세요. note라기보다 출판가능한 책입니다. 무지 쉽게 쓴 책인데, 이게 이해가 안된다면 지금단계에서 mixed models를 이해할 기초가 안된것이니 linear models부터 공부해야합니다.
    http://www.stat.ncsu.edu/people/davidian/courses/st732/
  • 작성자 박상일 작성자 본인 여부 작성자 작성시간13.04.11 친절한 답변 감사드립니다.
    수주째 자료를 찾아서 읽어 보고 있는데, 쉽게 이해가 안되더군요.
    고정효과와 랜덤효과 알듯 모를듯..ㅠㅠ
    지방의 대학병원에서 근무한지 2년정도 됩니다. 논문은 써야겠는데,데이터를 보는 눈은 없고,
    통계는 더욱더 모르겠어서 3-4개월 독학하다가 방송통신대 편입해서 1년 조금 지났습니다.
    일과 병행하려고 하니 중요한 개념만 이해하려고 하는데,
    틈틈히 해서 그런지 개념이 잘 잡히지 않는 모델입니다.
    어쨌든 감사합니다. 열심히 읽어 봐야죠.
  • 답댓글 작성자 안재형 작성시간13.04.11 mixed models는 통계전공자들도 잘 이해 못하는 분야입니다.
  • 작성자 강성찬 작성시간13.04.14 전에 허명회 교수님 외부 강의를 잠깐 들은 적이 있는데 랜덤효과는 측정할 때마다 수준이 고정되지 않는 것이라고 하셨지요. 예를 들어 온도, 압력 같은 건 일정한 수치에 따른 것이지만 측정할 때마다 값이 조금씩 틀리잖아요. 학생들의 학력을 측정하는 데도 수업 시간과 성적을 모형화한다면 반별, 또는 학교별로 차이가 있지요. 랜덤효과는 blocking되어야 하는 것이므로 평균이 추정되는 게 아니라 분산을 추정하는 것이지요. 그래서 variance component라고도 합니다.
  • 작성자 박상일 작성자 본인 여부 작성자 작성시간13.04.14 친절한 답변 감사드립니다. 하나 더 궁금한건 블럭이라는게 뭔가요? 배타적이라는 말인가요? 여기저기 찾아보기는 했는데 원하는 대답이 없어서. nested 라는 표현도 감이 잘 안오고요. ^^
  • 답댓글 작성자 안재형 작성시간13.04.16 일단 가장 쉬운 block은 paired t-test할때 각각의 사람이 block입니다.
  • 작성자 강성찬 작성시간13.04.14 실험계획법 책을 보시면 나오는 말인데 어떤 결과에 대해 작용하는 요인들은 우리가 관측하거나 실험에서는 통제함으로서
    A가 B에 미치는 영향을 정량화할 수 있습니다. 그게 회귀분석이니 선형모형이니 하는 것이지요. 그런데 랜덤효과는 결과에 영향을 미치지만 그렇게 조절할 수 있는 존재가 아닙니다.(할 수 있으면 랜덤이 아니지요) 그러면 대신 그들 효과별로 층화하여 분석하는 등의 방법으로 이 영향을 최대한 줄이고자 하는 것입니다.
  • 작성자 박상일 작성자 본인 여부 작성자 작성시간13.04.14 그렇군요. 책을 좀더 봐야겠네요.
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