ANCOVA 와 mixed effect model의 차이에 대해서

[박상일]

업무 특성상 반복적으로 측정한 데이터를 분석할 일이 많은데

그런 경우 mixed effect 모델이 좋다는 말을 들었습니다.

기존에 반복측정 ANOVA나 ANCOVA를 주로 쓰는데

관련자료를 찾아 보아도(국내 자료는 찾지 못했고, 전부 영문으로 되어있는 자료)

잘 이해가 안되더군요.

개념적으로 쉽고 간단하게 설명해 주실 분 없으신가요?

[강성찬]

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.

[박상일]

친절한 답변 감사드립니다. 하나 더 궁금한건 블럭이라는게 뭔가요? 배타적이라는 말인가요? 여기저기 찾아보기는 했는데 원하는 대답이 없어서. nested 라는 표현도 감이 잘 안오고요. ^^

[안재형]

일단 가장 쉬운 block은 paired t-test할때 각각의 사람이 block입니다.

[강성찬]

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.

[박상일]

그렇군요. 책을 좀더 봐야겠네요.