모형 적합 옵션
"일반화 선형 혼합 모형" 보고서의 각 모형 적합 보고서에는 다음 옵션이 포함된 빨간색 삼각형 메뉴가 있습니다.
모형 보고서
지정된 모형 적합에 대해 표시되는 보고서를 사용자 정의할 수 있습니다. 사용할 수 있는 보고서는 사용자가 수행하는 분석 유형에 따라 결정됩니다. 이러한 보고서 중 일부는 기본적으로 표시됩니다.
적합 통계량
모형 적합 통계량에 대한 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 적합 통계량 및 모형 요약에서 확인하십시오.
임의 효과 공분산 모수 추정값
(시작 창에서 임의 효과가 지정된 경우에만 사용 가능) 임의 효과 공분산 모수 추정값 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 임의 효과 공분산 모수 추정값에서 확인하십시오.
고정 효과 모수 추정값
고정 효과 모수 추정값 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 고정 효과 모수 추정값에서 확인하십시오.
랜덤 계수
(시작 창에서 임의 효과가 지정된 경우에만 사용 가능) 랜덤 계수 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 랜덤 계수에서 확인하십시오.
임의 효과 예측
(시작 창에서 임의 효과가 지정된 경우에만 사용 가능) 임의 효과 예측 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 이 보고서에는 모형의 각 임의 효과에 대해 BLUP(최량 선형 비편향 예측 변수)라는 추정값, 표준 오차, 자유도 및 Satterthwaite 기반 신뢰 구간이 제공됩니다. 표준 오차를 추정하려면 BLUP 공분산 행렬을 계산해야 하며 이 작업은 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 계산 시간이 길어지면 진행률 표시줄이 나타납니다.
고정 효과 검정
(고정 효과를 하나 이상 포함하는 모형에만 사용 가능) 고정 효과 검정을 표시하거나 숨깁니다. 자세한 내용은 고정 효과 검정에서 확인하십시오.
순차 검정
(고정 효과를 하나 이상 포함하는 모형에만 사용 가능) 모형에 효과가 순차적으로 추가될 때 제곱합이 포함된 "순차(유형 1) 검정" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 순차 제곱합을 기반으로 검정을 수행합니다. 자세한 내용은 순차 검정에서 확인하십시오.
다중 비교
(범주형 고정 효과를 하나 이상 포함하는 모형에만 사용 가능) 주효과와 교호작용 효과의 최소 제곱 평균을 비교하기 위한 다양한 방법을 제공하는 "다중 비교" 시작 창을 엽니다. 다중 비교 옵션에 대한 자세한 내용은 다중 비교에서 확인하십시오.
"다중 비교" 시작 창에서 "확인"을 클릭하면 다중 비교 보고서가 GLMM 보고서 창에 추가됩니다. 다중 비교 옵션을 사용할 때마다 새 다중 비교 보고서가 추가됩니다. 각 다중 비교 보고서에는 최소 제곱 평균의 추정값, 표준 오차 및 원래 데이터 척도로 표현된 95% 신뢰 구간이 포함됩니다. 또한 평균 또는 확률 추정값, 표준 오차 및 역 연결 척도로 표현된 신뢰 구간도 보고서에 포함됩니다. "모형 적합" 창의 "모형 규격" 빨간색 삼각형 메뉴에서 "유의 수준 설정"을 선택하여 a 수준을 변경할 수 있습니다. 이 보고서 다음에는 사용자가 선택한 여러 비교 검정이 나옵니다. "전체 쌍별 비교" 보고서에는 동등성 검정이 제공됩니다.
진단 번들
(이항 분포를 선택하거나 모형에 임의 효과가 있는 경우에는 사용 불가능) 잔차 대 예측값 그림, 잔차 대 행 번호 그림, 잔차 히스토그램 및 관측된 반응보다 더 큰 반응이 관측될 확률 히스토그램을 포함하는 네 개의 그래프를 표시하거나 숨깁니다.
"더 큰 반응이 관측될 적합 확률" 히스토그램은 모형의 적합도를 평가하는 데 도움이 됩니다. "올바른" 모형은 거의 균등한 값 분포를 표시해야 합니다.
조건부 진단 번들
(이항 분포를 지정하거나 모형에 임의 효과가 없는 경우에는 사용 불가능) 잔차 대 예측값 그림, 잔차 대 행 번호 그림, 잔차 히스토그램 및 관측된 반응보다 더 큰 반응이 관측될 확률 히스토그램을 포함하는 네 개의 그래프를 표시하거나 숨깁니다.
"더 큰 반응이 관측될 적합 확률" 히스토그램은 모형의 적합도를 평가하는 데 도움이 됩니다. "올바른" 모형은 거의 균등한 값 분포를 표시해야 합니다.
주변 모형 추론
주변 예측값을 기반으로 하는 프로파일러를 생성합니다. 이항 분포가 지정된 경우 예측값은 확률로 표시됩니다.
프로파일러
임의 효과를 고려하지 않고 반응과 모형 항 간의 관계를 검토할 수 있는 예측 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
등고선 프로파일러
임의 효과를 고려하지 않고 반응과 모형 항 간의 관계를 검토할 수 있는 등고선 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
표면 프로파일러
임의 효과를 고려하지 않고 반응과 모형 항 간의 관계를 검토할 수 있는 표면 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
조건부 모형 추론
(시작 창에서 임의 효과가 지정된 경우에만 사용 가능) 조건부 예측값을 기반으로 하는 프로파일러를 생성합니다. 조건부 예측값은 고정 효과와 임의 효과를 모두 반영합니다. 이항 분포가 지정된 경우 예측값은 확률로 표시됩니다.
조건부 프로파일러
임의 효과를 고려하여 반응과 모형 항 간의 관계를 검토할 수 있는 예측 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
조건부 등고선 프로파일러
임의 효과를 고려하여 반응과 모형 항 간의 관계를 검토할 수 있는 등고선 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
조건부 표면 프로파일러
임의 효과를 고려하여 반응과 모형 항 간의 관계를 검토할 수 있는 표면 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
공분산 및 상관 행렬
모형과 관련된 공분산 및 상관 행렬을 볼 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
고정 효과의 공분산
모형의 고정 효과에 대한 공분산 행렬을 표시하거나 숨깁니다.
공분산 모수의 공분산
모형의 임의 효과에 대한 공분산 행렬을 표시하거나 숨깁니다.
모든 모수의 공분산
모형의 모든 효과에 대한 공분산 행렬을 표시하거나 숨깁니다.
고정 효과의 상관관계
모형의 고정 효과에 대한 상관 행렬을 표시하거나 숨깁니다.
열 저장
다양한 모형 결과를 데이터 테이블에 하나 이상의 새 열로 저장하는 옵션이 포함되어 있습니다. 이항 분포가 지정된 경우 예측값은 확률로 저장됩니다.
예측 계산식
계산식과 주변 평균 예측값이 모두 포함된 예측 계산식 <열 이름>이라는 새 열을 생성합니다. "예측" 열 특성이 추가되어 예측 소스를 나타냅니다.
예측 및 구간 계산식
새 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 이 열에는 예측 및 신뢰 한계에 대한 계산식이 포함됩니다. 하나 이상의 예측 계산식 열을 제외한 모든 열은 기본적으로 숨겨져 있습니다.
팁: 이 옵션으로 생성된 한계 열에는 예측 프로파일러에 사용되는 특성이 포함됩니다. 프로파일러에서 이러한 한계를 사용하려면 이 옵션을 선택합니다.
예측값의 표준 오차
주변 예측 평균 반응에 대한 표준 오차가 포함된 예측값 표준 오차 <열 이름>이라는 새 열을 생성합니다.
평균 신뢰 구간
평균 <열 이름>의 95% 하한 및 평균 <열 이름>의 95% 상한이라는 두 개의 새 열을 생성합니다. 이 열에는 평균 반응에 대한 95% 신뢰 하한과 신뢰 상한이 포함되어 있습니다. 이 구간에는 추정의 변동이 포함되고 반응의 변동은 포함되지 않습니다. "모형 적합" 시작 창의 "모형 규격" 빨간색 삼각형 메뉴에서 "유의 수준 설정"을 선택하여 a 수준을 변경할 수 있습니다.
잔차 계산식 저장
(이항 분포를 선택한 경우에는 사용 불가능) Y에서 예측 계산식을 뺀 형식으로 제공되는 잔차 계산식이 포함된 잔차 <열 이름>이라는 새 열을 생성합니다.
조건부 예측 계산식
(시작 창에서 임의 효과가 지정된 경우에만 사용 가능) 계산식과 조건부 평균 예측값이 모두 포함된 조건부 예측 계산식 <열 이름>이라는 새 열을 생성합니다. "예측" 열 특성이 추가되어 예측 소스를 나타냅니다.
조건부 예측값 표준 오차
(시작 창에서 임의 효과가 지정된 경우에만 사용 가능) 조건부 예측 평균 반응에 대한 표준 오차가 포함된 조건부 예측값 표준 오차 <열 이름>이라는 새 열을 생성합니다.
조건부 평균 CI
(시작 창에서 임의 효과가 지정된 경우에만 사용 가능) 조건부 평균 <열 이름>의 95% 하한 및 조건부 평균 <열 이름>의 95% 상한이라는 두 개의 새 열을 생성합니다. 이 열에는 조건부 예측의 기대값에 대한 95% 신뢰 하한과 신뢰 상한이 포함되어 있습니다. 이 신뢰 구간에는 임의 효과가 있는 모형의 임의 효과 추정값이 포함됩니다. "모형 적합" 시작 창의 "모형 규격" 빨간색 삼각형 메뉴에서 "유의 수준 설정"을 선택하여 a 수준을 변경할 수 있습니다.
조건부 잔차 계산식 저장
(이항 분포를 지정하거나 모형에 임의 효과가 없는 경우에는 사용 불가능) 반응 관측값에서 조건부 평균 예측값을 뺀 값이 포함된 조건부 잔차 <열 이름>이라는 새 열을 생성합니다.
시뮬레이션 계산식 저장
(모형 적합 시작 창에서 기준 변수가 지정된 경우에는 사용 불가능) 적합 모형에 대한 추정 모수를 사용하여 시뮬레이션 값을 생성하는 계산식이 포함된 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 이 열은 "시뮬레이션" 유틸리티에서 "스위치 인할 열"로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 기본 분석의 시뮬레이션에서 확인하십시오.