Value Std.Error DF t-value p-valueの ような，分散分析表（のようなもの？）が得られていますが，ここに示されるDFは，どのように計算されているのでしょうか？通常の分散分析であれば，各要 因に対する自由度は，要因内の群の数-1で与えられるはずですが，上記の例の場合では，そうなっていません。これは，glmmPQL()だけではなく， lme()のヘルプ内に示されている例でも同様なので，混合モデルを用いた場合には，何か特別な方法で自由度が算出されているということなのでしょうか？ ご教示頂けると，大変助かります。
(Intercept) 3.412014 0.5185033 169 6.580506 0.0000
trtdrug -1.247355 0.6440635 47 -1.936696 0.0588
trtdrug+ -0.754327 0.6453978 47 -1.168779 0.2484
I(week > 2)TRUE -1.607257 0.3583379 169 -4.485311 0.0000
No.04472 Re: 混合モデルを用いた場合の自由度 【青木繁伸】 2007/10/04(Thu) 18:03
> 混合モデルを用いた場合には，何か特別な方法で自由度が算出されているということなのでしょうか？
分析手法が説明されている教科書などで，説明・解説と分析に使ったデータと結果が明示されているものについて，Rで分析してみた結果と比較してみればよろしいのではないでしょうか？
教科書や論文を参照すれば計算方法などは書いてあるとは思います。
Rのプログラムを読んで，比較すれば宜しいかと思います。
> 自由度の解釈に苦しんでいます
Rが出してくれた結果を素直に受け止めれば宜しいのではないかと思います。
明らかにおかしいという証拠を持っていないのに，「通常の分散分析であれば，各要因に対する自由度は，要因内の群の数-1で与えられるはずですが」といわれても，どうしようもない気がします。
No.04483 Re: 混合モデルを用いた場合の自由度 【ポスドク】 2007/10/05(Fri) 11:57
青木先生
コメントありがとうございます。
手元にある教科書や，データと結果が明らかなRのヘルプを参照してみましたが，少なくとも要因内の群の数と，自由度の間に一定した関係性は見つかりませんでした。手元に無い本を取り寄せて，もう少し検討してみようと思います。
>Rが出してくれた結果を素直に受け止めれば宜しいのではないかと思います。
こ れは，出力結果に理解できない部分があっても，気にする必要はない，という意味ですか？例えエンドユーザーであったとしても，統計学的なツールをブラック ボックスとして使うのではなく，出来る限り理解する努力をした上で使うというのが，健全な態度だと思うのですが．．．。ツールとしての統計学をどのように 位置づけるかは，人それぞれということですね。
お時間を取っていただいてありがとうございました。
引き続き，コメントやアドバイスを頂けると助かります。よろしくお願いします。
No.04486 Re: 混合モデルを用いた場合の自由度 【青木繁伸】 2007/10/05(Fri) 14:05
> 出力結果に理解できない部分があっても，気にする必要はない，という意味ですか？
それに近い意味だと受け取ってもらっても構いません
> 出来る限り理解する努力をした上で使うというのが，健全な態度だと思う
あなたの意見に，全面的に賛成です
＝＝＝
質問されたと言うことは，知りたいと言うことだと思います
次の段階では，理論の詳細がわからなかったとしたらどうするか
わからないものは使わない
わからないけど，結果の解釈法はわかるので使う
の二通りある
たとえば，フィッシャーの正確検定法について，大まかな計算法はわかるけど実際に電卓で計算しろと言われたらできない，だけど出てくるP値をどういうふうに解釈すべきかは知っているというような場合
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