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[Mixed Model 5.2.2] Mixed Model Analysis of Repeated Measures Data 2018.04.18
MYSAS 시샵 314 0
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[Mixed Model 5.2.2] Mixed Model Analyses of Repeated Measures Data


 

안녕하세요^^


지난 시간에 이어서 반복측정분석을 위한 Mixed model analysis 과정을 알아보도록 하겠습니다.



목차


▷ Four-Step procedure for mixed model analysis


 


 

Four-Step Procedure for Mixed Model Analysis

 

Step3: Fit the mean model accounting for the covariance structure

 

이전 시간까지의 과정을 통해 적절한 모형이 선택되었다면 mixed프로시저를 사용하여 분석을 실시합니다.


아래의 코드는 공분산구조를 Toeplitz(TOEP)로 분석을 실시한 코드입니다.



 

 



  OUTPUT 해석

 

 

 

 

 

먼저 Covariance parameter estimates 결과테이블입니다.

 

분산의 잔차는 0.2694로 추정됩니다.

 

TOEP(d+1)에 대한 공분산 매개변수 추정값은 거리 d에서의 공분산입니다.

 

공분산은 거리 d가 증가함에 따라 감소합니다.

 

예를 들어, d=1에서의 공분산은 0.2314이고 d=2에서의 공분산은 0.2191입니다.


 

 

 

 

 

 

이 결과는 즉 일정한 분산을 갖는 독립적인 error를 갖는 null 모델과 일치하는 모델인지 비교한 결과를 보여줍니다.

 

p값이 유의하므로 null 모델보다 적합하다는 것을 나타냅니다.


 

 

 

 

 

Type 3 test 결과를 확인하면 basefev1*drug인 교호작용 항이 유효하지 않습니다.

이것은 약물에 따라 약물의 기울기의 차이가 유의하지 않음을 의미합니다.

 

따라서 basefev1*drug 교호작용항을 삭제하고 다시 모델을 적합합니다.


 

 

 

 

 

 

 


Re-fitting the mean model & 결과 해석


Basefev1*drug 교호작용 항을 빼고 모델을 적합시킨 코드와 OUTPUT입니다.


 

 

 

  

Covariance parameter estimaes의 결과는 이전의 값과 비슷한 것으로 보입니다.

 

  

Type 3 test of fixed effects의 결과테이블에서 drug*hour 교호작용항이 유효한 것을 보여줍니다.


최종적인 모델에는 drug, basefev1, hour, drug*hour4개 변수가 포함됩니다.

 

 

 


Step 4: Make Statistical Inferences


Step 3의 결과에 기반하여 drug*hour의 조합에 따라 평균을 비교할 수 있고,

혹은 hour 변수를 연속형 변수로 설정하여 3종류 약에 대해 hour의 효과를 비교하기 위해

regression model을 적합시켜 추가적인 분석을 할 수도 있습니다.


 


다음 시간에는 위의 결과를 기반으로 확장된 통계적인 추론에 대해 알아보겠습니다.

, ESTIMATE문에서 CONTRAST를 사용하여 조합별로 결과를 비교하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.


감사합니다.


[출처]

- ‘Applied Mixed Models for Processors Course Notes’


 

 
 
 
정진희   [2018/04/23 5:23]
안녕하세요 궁금한 점이 있어서 이렇게 댓글 남깁니다.
다름이 아니라 random hour 가 아닌 repeated hour 쓰신 이유가 따로 있나요?
정진희   [2018/04/23 5:24]
random으로 쓴것과 repeated로 작성한 것의 차이가 무엇인까요?
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