2015.11.07

一般化線形混合モデル（GLMM）のススメ

Makoto KYOUGOKU

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京極真

本記事では「一般化線形混合モデル（GLMM）ってどんな方法なの？」という疑問にさくっとお答えします。

本記事のポイント

GLMMの特徴は固定効果と変量効果を柔軟に扱えるところにあります
複雑な現象に応じた統計モデリングができます

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Contents

一般化線形混合モデル（GLMM）のススメ
一般化線形混合モデル（GLMM）のメリット
一般化線形混合モデル（GLMM）のためのソフトウェア
一般化線形混合モデル（GLMM）の関連資料
まとめ：一般化線形混合モデル（GLMM）のススメ

一般化線形混合モデル（GLMM）のススメ

ぼくたちの研究室では、主に介入研究のデータ解析で、一般化線形混合モデル（Generalized Linear Mixed Model, GLMM）を活用してます。

これすごくいいです。

生態学を中心に心理学、その他いろんなヘルスケア領域で使われています。

国内外の作業療法研究では、分散分析や回帰分析などがまだまだ主流ですが、もっと積極的にGLMMを活用したほうが良いです。

ぼくもまだ勉強中なので、備忘録がわりに紹介しておきます。

一般化線形混合モデル（GLMM）のメリット

GLMMの何がすごいかというと、１）さまざまな統計モデル（回帰分析、分散分析、共分散分析、対数線形分析モデル、混合効果モデル、階層線形モデルなど）を一意に表現できる、２）変量効果（random effect）という概念装置ひとつで処理が困難なデータをうまく扱える、３）自由にモデリングできる、などがあります。

これ、どういうことかというと、GLMMは目的に合わせてデータ解析できるし、複雑な現象に応じたモデリングが柔軟にできるし、しかも個人差や場所差などデータ化していない要因を考慮したうえで解析できる、ってことです。

作業療法は、クライエントの個別性を尊重した評価と介入を行うので、いろんな仮定を満たさないと使えない分散分析などでデータ解析するのは正直しんどいです。

現実のデータは、とてもシビアです。

GLMMは、作業療法士のそんなジレンマを解消してくれるツールのひとつになりえます。

GLMMの詳細は、以下の文献が超おすすめです。

特に作業療法士で介入研究やりたい人は必読です。