反復測定の概要

R による階層モデルと混合効果モデル

Richard Erickson

Data Scientist

反復測定

• 同一の研究対象を時系列で追跡
• 例：学生のコホート、個人
• 個人レベルの変動を観察できるため高い検出力

対応のある t 検定

• t検定の特殊ケース
• 例：介入前後のテストスコアの変化
• 反復測定への概念的入門

R での対応のある t 検定

t.test(x1, x2, paired = TRUE)

反復測定 ANOVA

• 対応のある t 検定の概念的拡張
• 時系列での平均の一定性を検定
• 例：3 回以上のテストにおける学生の得点変化

R での反復測定

library(lmerTest)

anova(lmer(y ~ time + (1 | individual))

lmer と glmer への拡張

• 反復測定は混合効果モデルの特殊なケース
• glmer にも適用可能
• ツールの強力な応用
• 自由度は未解決の研究課題

では、練習しましょう！

R による階層モデルと混合効果モデル