混合モデル手法の起動
「モデルのあてはめ」起動ウィンドウ［混合モデル］手法を使ってモデルをあてはめるには、［分析］>［モデルのあてはめ］を選択し、「手法」のリストから［混合モデル］を選択します。なお、手法を選択する前にYリストに連続変数を指定した場合、「手法」には［標準最小2乗］が表示されます。
［混合モデル］を使ってモデルをあてはめる場合、［分散成分の範囲制限なし］というオプションが表示されます。このオプションがオンになっている場合、分散の推定値が負になることを許容します。このオプションは、デフォルトでオンになっています。固定効果に対する検定に主に興味がある場合は、このオプションをオンにしておいたほうが良いでしょう。分散推定値に非負の制約を課すと、固定効果の検定にバイアスが生じるためです。［分散成分の範囲制限なし］の詳細は、「標準最小2乗のレポートとオプション」章の「負の分散推定値」（170ページ）を参照してください。
［固定効果］タブ［固定効果］タブにすべての固定効果を追加します。必要に応じて、［追加］・［交差］・［枝分かれ］・［マクロ］・［属性］の各オプションを使用します。これらのオプションの詳細については、「モデルの指定」章（23ページ）を参照してください。
固定効果を追加した「モデルのあてはめ」起動ウィンドウは、「Split Plot.jmp」サンプルデータの固定効果を追加したところです。なお、データやモデルによっては1つも固定効果がないものもありえます。例として、第 “空間モデルの例: 正方形分割された農場での試験”を参照してください。
［変量効果］タブ従来の分散成分モデルを指定する場合は、［追加］・［交差］・［枝分かれ］オプションを使用して、乱塊実験におけるブロック効果や、分割実験における1次単位効果などの変量効果を指定します。これらのオプションの詳細については、「モデルの指定」章（23ページ）を参照してください。
「モデルのあてはめ」起動ウィンドウの［変量効果］タブでの指定は、「Split Plot.jmp」サンプルデータテーブルの変量効果を指定したところです。ここでは、「肉」が1次単位となっています。この例については、 第 “分割実験モデルの例”で詳述しています。
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［変量効果］タブを選択し、［追加］をクリックします。
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［ランダム係数 枝分かれ］ボタンをクリックします。
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この最後の操作により、ランダムな切片とランダムな（複数の）傾きがモデルに追加されます。なお、切片と（複数の）傾きの間には、すべて相関が仮定されます。この最後の操作では、ランダムな切片も自動的に追加される点に注意してください。「切片はすべてのグループで共通で固定されている」と仮定するなら、「切片[<グループ>]& ランダム係数(1)」を選択して［削除］をクリックすると、ランダムな切片がモデルから削除されます。
同一グループのランダム係数の共分散構造には、無構造(unstructured)が仮定されます。ランダム係数を指定した「モデルのあてはめ」起動ウィンドウは、「Wheat.jmp」サンプルデータでランダム係数を指定したところです （第 “混合モデルを使った例”も参照）。
［反復構造］タブ
反復構造は、デフォルトでは［残差］に設定されています。［残差］構造は、「誤差間には共分散が存在しない」、つまり、「誤差は互いに独立している」と仮定します。その他のすべての共分散構造は、誤差間に何らかの共分散があることを仮定します。反復構造に関する詳細は、「統計的詳細」の節の第 “反復測定”と第 “先行依存共分散構造”を参照してください。
反復共分散構造の要件に、使用できる共分散構造と、各構造を使用するための要件、各構造の共分散パラメータの数をリストします。観察時点数はJとします。
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J(J+1)/2
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J+1
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2J-1
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2J-1
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共分散構造として空間的な構造のいずれかを選択すると、「種類」リストが表示されます。このリストから空間的構造を表す関数を1つ選択します。［べき乗］・［指数］・［Gauss］・［球型］という4種類があります。「モデルのあてはめ」起動ウィンドウの［反復構造］タブでの指定は、「UniformityTrial.jmp」サンプルデータで球型の空間的構造を選択したところです。