回帰分析結果の説明の中で、「~の固定効果を勘案したときには、β1の値は・・・」(原文だと、”when including XXX fixed-effects, the coefficient for β1 is 0.234, significant at the 1% level...")という文章にぶつかりました。固定効果については、ウェブ*や教科書にも説明があったのですが、この文脈での意味がよくわかりません。助けてください。
*http://ofmind.net/doc/anova-note
A 回答 (1件)
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No.1
- 回答日時:
普通に要因のことと思ってよいです。
分散分析で最初に習うのは、「要因」が全て「固定効果」であるのものだからです。
「固定効果」の「固定」が大事になるのは、「変量効果」、「ランダム効果」などと呼ばれるものが現れてくる場合です。
変量効果と考えることができるのは、繰り返しの効果とか、個体の効果などのことですが、たとえば、被験者のような「人」の要因では「ある特定の被験者=水準」の効果の大きさを推測することは目的ではなく、被験者の違いによる効果は、たまたま (=ランダムに) その人であったために得られるものであると考えます。繰り返しの効果も、特定の実施回の効果ではなく、繰り返していくとたまたま (=ランダムに) ばらつく、ということで、実施によるばらつきを他の未知要因による誤差から分離します。
固定効果は、ある要因が特定の水準であるときの効果の大きさを考えますので、ランダム効果とは異なっています。
変量効果を含む「混合効果モデル」になっているのだろうと思いますが、「固定効果」とは普通の「要因」と思っておけばなんてことはないはずです。むしろ、何を「変量効果」としているのかを読み取ることがモデルの理解のためには大事です。
参考URL:http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/RandomEf …
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