혼합모형(Mixed Model)/혼합모형의 이해와 수식 3

variance component

지난번에 통계학 이론을 이해하려면 평균보다 변동을 이해하는 것이 더 중요하다고 이야기했습니다. 지난번 글은 https://blog.daum.net/dataminer9/773 여기서 한국 성인의 키에 영향을 미치는 변인으로 성인 키의 차이=성별에서 오는 차이+연령대에서 오는 차이+부모 키에서 오는 차이+(성별, 연령, 부모 키 요인으로 설명되지 않는 변동) 으로 볼 수 있다고 했는데 여기서 우리가 자녀가 2명인 경우에만 키를 조사한다고 하고, 부모는 부모의 키를 재지 않고 부모1, 부모2, 부모3, 이렇게 조사한다고 하죠. 그럼 데이터는 다음과 같은 형태로 될 것입니다. id 성별 연령대 부모 키 1 남자 30대 부모1 178 2 남자 30대 부모1 174 3 여자 20대 부모2 163 4 남자 20대 부..

범주형(명목형) 자료 처리1

댓글을 보니까 조절효과 관련해서 범주형 자료 처리하는 것에 관해 많이들 질문을 하시는 것 같습니다. 그래서 이 범주형 자료 처리를 SPSS에서 어떻게 하는지 이야기를 좀 할까 합니다. 아마 다룰 분석은 SPSS에 있는 분산분석(일원 분산분석), 그리고 일반선형모형(general linear model), 회귀분석(Regression Analysis), 그리고 혼합모형(Mixed model)이 될 겁니다. SPSS에서는 메뉴에 일반선형모형(general linear model)과 일반화 선형모형(generalized linear models)가 있는데 일반화 선형모형은 아마 여러분이 거의 할 기회가 없을 겁니다. 일반화 선형 모형은 종속변수가 정규분포가 아닌 포아송 분포라든지 지수분포 이런 변수들일 경우 ..