次回（12/17）もデータを用いてMixed Model

先日（2009/12/3）のエビ研は、Mixed Model初級編(4)ということで、引き続きSPSSを用いてデータ解析を行いました。

この回では前回から用いているサンプルデータと、資料を使って続きを行っています。
まず、復習を兼ねて「まずする分析（= Example 1: The Unconditional Model）」を、前々回はシンタックスで実行させたところをGUI画面（でいいのかな？画面を出してクリックして方法などを選択していく、あれです。）で同じ分析を行うということをやってみました。

その後、Example 2に進んでいます。
これに関する詳しい内容は、また後日加筆いたします。（12/14に加筆しました。）

とりいそぎ、次回の日程のご連絡です。
次回もまた同じデータと資料を用いて続きを行います。
Mixed Modelを知りたい人、使用予定の人、どのような方もどうぞいらしてください。
日　時：2009年12月17日（木）11:00～
テーマ：Mixed Model 初級編（5）
場　所：医学部３号館　2階S210（計算機室）
また、Mixed Modelを用いた研究で解析方法について丁寧に記述してある論文をお持ちの方は、是非ご紹介ください。

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この日（2009/12/3）行ったこと：
サンプルデータと資料は前回と同じです。

1. Example 1をGUI画面で行う。（資料p15のAppendixにあります。）
ここでは被験者にschoolを入れ、独立変数にmathach（数学の成績）を入れます。
ランダム効果の画面で共分散の構造で「Unstructured」を選択。
統計量を開き、「パラメータ推定値」と「共分散パラメータの検定」をチェック。

シンタックスを直接書くときは下記となります。（これは前回と同じ。）
MIXED mathach
/METHOD = REML
/PRINT = SOLUTION TESTCOV
/FIXED = | SSTYPE(3)
/RANDOM = INTERCEPT | SUBJECT(school ) COVTYPE(UN).

2. Example 2: Conditional- Level 2 Predictorを実施。
シンタックスは下記。
MIXED mathach WITH meanses
/METHOD = REML
/PRINT = SOLUTION TESTCOV
/FIXED = meanses | SSTYPE(3)
/RANDOM = INTERCEPT | SUBJECT(school ) COVTYPE(UN).

この分析で、Level 1は個人、Level 2は学校ということになります。

ここでは、socioeconomic statusの学校ごとの平均値(meanses)が固定効果として投入されています。（meansesは、平均値が0となるように中心化されています。）

この分析を行った出力結果の切片を見ると、meansesが0の時の数学の成績（mathach）が12.6494であることがわかり、さらに、sesが1高くなると、数学の成績が5.86上昇することがわかります。

ところで、共分散構造をUnstructured（UN)にすることについてですが、これは、ばらつきがそれぞれ違うと言う仮定で行うものとのことで、サンプル数が少ないと収束しないことがあるとのことです。

サンプル数が多くない場合等、UNでは収束しないようなデータの場合には、こちらで共分散構造をある程度規定する必要が出てくるとのことでした。（どんなときにどれを選ぶか、っていうのは、私にはまだよくわかりません。。。。）

次回はModel 3.（資料p.7）からです。

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ご関心のある方は次回も是非いらしてください！　（文責：宮本有紀）