실험자료를 위한 선형 혼합효과 모형에서 무선효과 분포를 잘못 지정할 때의 영향 (Consequences of misspecifying the random effect distribution in a linear mixed-effects model for experimental data)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 34권 / 5호 / 811 ~ 821페이지
· 저자명 : 이우열

초록

본 연구는 실험자료 분석을 위한 교차 무선효과 구조를 가진 선형 혼합효과 모형을 사용함에 있어서 무선효과 분포가 잘못 설정되는 것이 무선효과와 고정효과에 대한 추론에 미치는 영향을 조사하였다. 모의실험에서 참가자 무선효과의 종류와 분산의 크기를 조작하였으며, 무선효과 공분산행렬의 편향, 고정효과와 그 표준오차의 편향과 고정효과의 탐지율을 관찰하였다. 그 결과, 선형 혼합효과 모형은 무선효과의 분포가 정규분포를 따르지 않을 때도 고정효과에 대한 추정값의 편향이 발견되지 않아 분포적 가정에 대한 강건성을 보여주었다. 반면, 일부 조건에서 무선효과에 대한 추정값의 편향, 고정효과의 표준오차 추정의 정밀성 저하, 고정효과의 탐지율의 저하가 발견되었다. 실증 연구자를 위한 연구결과의 함의를 논의하고 추후 연구를 제안하였다.

영어초록

This study examined the consequences of misspecifying the distribution of random effects on inferences about random and fixed effects when a linear mixed-effects model with crossed random effects is used to analyze experimental data. In a simulation study, we manipulated the type and magnitude of the variance of the participant random effects and observed the biases in the covariance matrix of the random effects and fixed effects coefficients and the detection rate of the fixed effects. The results showed that the linear mixed-effects model is robust to the distributional assumptions, as no bias was found in the estimates of the fixed effects when the distribution of the random effects was not normally distributed. In contrast, biases in the estimates of the covariance of the random effects, decreases in the precision of the standard error estimates of the fixed effects, and reductions in the power of the fixed effects were found under certain circumstances. The implications of our findings for empirical researchers were discussed.

참고자료

· 없음