「一般化線形混合モデル」レポートの「固定効果の検定」セクションには、固定効果の水準ごとに、有意性検定の表が表示されます。ここで行われる検定は、「該当する効果に関連するすべてのパラメータが0である」という帰無仮説を検定するものです。なお、連続尺度の1つの説明変数など、固定効果として検定されるパラメータが1個だけの場合があります。検定されるパラメータが1個の場合、このレポートの検定結果は、「固定効果のパラメータ推定値」レポートのt検定と同じになります。
要因
モデル内の固定効果。
パラメータ数
効果に含まれるパラメータの個数。連続尺度の効果のパラメータ数は、1個です。名義尺度や順序尺度の主効果のパラメータ数は、その水準数よりも1つ少ない値です。交互作用のパラメータ数は、各主効果のパラメータ数の積です。
分子自由度
効果の検定における分子自由度。
分母自由度
効果の検定における分母に相当する部分の自由度。分母自由度は、Kenward‐Rogerの1次近似を使って計算されます。
F値またはカイ2乗
「効果が0である」という帰無仮説を検定するためのF値またはカイ2乗値。モデルに変量効果が含まれない場合、カイ2乗検定になります。変量効果がある場合は、F検定になります。
p値(Prob>F)またはp値(Prob>ChiSq)
「効果が0である」という帰無仮説を検定するp値。