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変量効果の共分散パラメータ推定値
「変量効果の共分散パラメータ推定値」レポートには、指定された変量効果に関して、分散や共分散のパラメータ推定値が表示されます。
共分散パラメータ
指定された変量効果の分散パラメータや共分散パラメータの名前。
メモ: モデルに分散成分しか含まれない場合、この列は「分散成分」という名前になります。
個体
個体の名前。なお、全体の共分散行列は、個体ごとの共分散行列を対角にもつ、対角ブロック行列です。
推定値
反復構造における分散パラメータや共分散パラメータの推定値。
メモ: 指定された混合モデルが、標準のJMPでもあてはめることができる混合モデルと等価な場合、この表に「合計」という行も追加されます。「合計」の値は、分散成分のうち正であるもののみを合計した値です。
標準誤差
分散パラメータや共分散パラメータの推定値に対する標準誤差。
95%下側
分散パラメータや共分散パラメータに対する両側95%信頼区間の下限。詳細は、第 “分散成分の信頼区間”を参照してください。
95%上側
分散パラメータや共分散パラメータに対する両側95%信頼区間の上限。詳細は、第 “分散成分の信頼区間”を参照してください。
Wald p値
「共分散パラメータが0と等しい」という検定のp値。この列は、「モデルのあてはめ」起動ウィンドウで［分散成分の範囲制限なし］オプションを選択した場合のみ表示されます。
分散成分の信頼区間
分散成分に対する信頼区間を計算するときに使われる方法は、「モデルのあてはめ」起動ウィンドウで［分散成分の範囲制限なし］を選択したかどうかによって異なります。なお、［分散成分の範囲制限なし］オプションはデフォルトで選択されています。
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［分散成分の範囲制限なし］が選択されている場合、Wald法によって信頼区間が計算されます。これらは、漸近的には妥当な近似法なのですが、標本サイズが小さい場合は近似が悪いです。傾向としては、算出された近似の信頼区間は広くなりがちです。よって、Wald法の近似信頼区間がゼロを含んでいるので検定が有意でないとしたとき、実質的には有意であるのに「有意でない」と判断してしまっている危険性があります。
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［分散成分の範囲制限なし］が選択されていない場合、つまり、分散成分の推定値の下限が0に制約されている場合は、Satterthwaite法が使用されます（Satterthwaite, 1946）。信頼区間も、必ず0以上の値になります。