最初のレポートは、応答の平均に対する結果です。あてはめの統計量の計算方法は 表7.2 に示されています。「パラメータ推定値」と「固定効果の検定」は、標準最小2乗法でのレポートに似ていますが、この手法では制限最尤法(REML)によって推定されています。
図9.4 平均モデルの出力
図9.5 分散モデルの出力
2番目のレポートは、分散に対する結果です。「分散パラメータ推定値」表に推定値と関連する統計量が表示されています。非表示の列が2つあります。
非表示になっている「exp(推定値)」という列は、推定値を指数変換したものです。因子が-1~1の値にコード化されている場合、1の水準では分散に「exp(推定値)」の値が掛けられ、-1の水準では分散にこの列の値の逆数が掛けられます。この列を表示するには、レポート上で右クリックし、[列]メニューから該当する列名を選択します。
非表示になっている「exp(2|推定値|)」という列は、説明変数の値を-1~1としたときの最大分散と最小分散の比を示します。
レポートには、各推定値の標準誤差、カイ2乗、p値、プロファイル尤度信頼限界も表示されます。残差パラメータは、分散モデルにおけるすべての説明変数の係数が0のときの分散推定値です。
[分散効果の尤度比検定]は、各効果を除外したモデルを順番にあてはめて、尤度比検定を計算します。一般に、尤度比検定は、Wald検定より信頼性が高いという特徴があります。