GEEすべきか、せざるべきか、それが問題だ仕事の話なので抽象化して書くけれど、被験者内1要因の実験計画、被験者x要因内でさらに反復測定(反復回数は一様でない)、目的変数は二値。...という主旨のお問い合わせを、先日受けた。うーん、それは確かに、ちょっと困るかも。少なくとも市場調査のルーチンワークからは外れている。それはもうGLMMなんじゃないっすかね、と説明しかけて、いや待てよ、こういうときにはGEEってのもあるよな、というのが頭をよぎり、どんよりした気分になった。GEE(一般化推定方程式)、それは過去なんどか勉強しようとしては挫折した、私にとっての鬼門のひとつなのである。467-474.というわけで、易しそうな文献で再チャレンジ。コミュニティの特性と健康上のアウトカムとの連関を、住民の個人特性を調整した上で決めたいというようなとき、マルチレベル・アプローチがよく使われる。連関の推定に使われる方法は主にふたつある。その1,混合モデルないしランダム効果モデルを最尤推定。その2,母集団平均モデル。なんだかしっくりこないけど、以下では母集団と訳す]これまでの研究では混合モデルが好まれてきた。その理由は、混合モデルはアウトカムがコミュニティ内で持つ共分散構造とコミュニティ間で持つ共分散構造を明示的に分割してモデリングするからだろう。分散を分割できるというのは、分析手法決定に際しての考慮事項のひとつにすぎない。本論文は、コミュニティレベルの曝露と個人レベルのアウトカムとの間の連関を回帰で研究する際の手法を比較する。Soc.Sci.Med.)を見て下さい。Stat.Med.)[←これ面白そう]、などを見て下さい。この論文の目的は、それぞれのアプローチがどういう仮定の上に成り立っているかを概観することである。一般に、回帰モデルは真実の近似と考えるのがもっとも現実的だ。おける対象者\(i\)のアウトカムを\(Y_{ij}\)とする。\beta)\)でよくない?]。近隣のランダム効果を\(\alpha_j\)とする。