혼합 효과 모형 적합 예 - Minitab 
 혼합 효과 모형 적합 예 
 연구자 는 자주개자리 의 품종 이 평균 수확량 에 영향 을 미치 는지 여부 를 알 려고 합니다 . 연구자 는 4 개 의 밭 에서 데이터 를 수집 할 수 있 습니다 . 그러나 연구자 는 실험 에 포함 되 지 않 은 밭 에서 자주개자리 가 어떻게 자라 는지 모형 화 하 려고 합니다 . 따라서 연구자 는 자주개자리 가 자라 는 밭 을 변량 요인 으로 설정 합니다 . 연구자 는 혼합 효과 모형 을 사용 하 여 고정 및 랜덤 효과 를 함께 평가 합니다 . 
 표본 데이터 자주개자리 . MTW # 을 엽 니다 . 
 통계 분석 > 분산 분석 > 혼합 효과 모형 > 혼합 효과 모형 적합 을 선택 합니다 . 
 반응 에 수확량 을 입력 합니다 . 
 변량 요인 ( 필수 ) 에 밭 을 입력 합니다 . 
 고정 요인 에 품종 을 입력 합니다 . 
 사용 할 잔차 에서 조건부 표준 화 잔차 을 선택 합니다 . 
 분산 성분 표 에서 밭 에 대한 p - 값 은 0 . 124 입니다 . 가설 검정 은 분산 성분 이 0 과 다르 다는 증거 를 보여 주 지 않 습니다 . 오 차 의 분산 성분 에 대한 p - 값 은 0 . 003 입니다 . p - 값 이 유 의 수준 0 . 05 보다 작 기 때문 에 연구자 는 오차 에 대한 분산 성분 이 0 이 아니 라는 결론 을 내릴 수 있 습니다 . 
 고정 요인 항인 품종 에 대한 p - 값 은 약 0 으로 , 하나 이상 의 자주개자리 유형 의 수확량 에 대한 효과 가 다른 다섯 가지 유형 과 유의 하 게 다르 다는 것 을 보여 줍니다 . 
 주 효과 에 대한 계수 가 각 수준 평균 과 전체 평균 간 의 차이 를 나타냅니다 . 예 를 들 어 , 품종 1 은 전체 평균 보다 약 0 . 385 단위 가 큰 자주 개나리 밭 과 연관 성 이 있 습니다 . 이 계수 에 대한 p - 값 은 약 0 으로 , 품종 1 의 수확량 에 대한 효과 가 품종 항 의 다른 수준 효과 와 유의 하 게 다르 다는 것 을 나타냅니다 . 통계 적 으로 같 은 수준 효과 와 통계 적 으로 서로 다른 수준 효과 를 확인 하 기 위해 연구자 는 항 에 대한 다중 비교 분석 을 수행 하 기 로 계획 합니다 . 
 R 2 값 은 모형 이 수확량 변동 의 약 92 % 를 설명 한다는 것 을 보여 줍니다 . R - 제곱 ( 수정 ) 도 약 90 . 2 % 로 높 습니다 . 연구자 는 예측 변수 의 수 가 서로 다른 모형 을 비교 하 기 위해 이 값 을 사용 합니다 . 
 관측 치 1 과 5 는 표준 화 잔차 가 2 보다 크 기 때문 에 비 정상 적 관측 치 입니다 . 연구자 는 이 관측 치 에 대한 반응 값 이 올바른지 확인 하 기 위해 데이터 를 조사 합니다 . 
 정규 확률 도 의 잔차 는 직선 에 근사 하 며 , 점 들 은 잔차 대 적합 치 그림 에서 0 을 중심 으로 랜덤 하 게 퍼져 있 는 것 으로 보입니다 . 
 혼합 효과 모형 : 수확량 대 밭 , 품종 
 방법 분산 추정 제한 적 최대우도 법 고정 효과 의 DF Kenward - Roger 
 요인 정보 요인 유형 수준 값 밭 랜덤 4 1 , 2 , 3 , 4 품종 고정 6 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 
 비정상 적 관측 치 에 대한 주변 적합 치 및 진단 관측 수확량 적합 치 잔차 표준 화 잔차 1 4 . 100000 3 . 480000 0 . 620000 2 . 190221 R 5 4 . 220000 3 . 490000 0 . 730000 2 . 578808 R R 큰 잔차 
 비 정상 적 관측 치 에 대한 조건부 적합 치 및 진단 관측 수확량 적합 치 잔차 표준 화 잔차 5 4 . 220000 3 . 895339 0 . 324661 2 . 400733 R R 큰 잔차