固定和随机效应模型,固定效应模型与随机效应模型有哪些区别?
方差分析是指对实验数据进行分析,验证方差相等的多个正态总体均值是否相等,进而判断各因素对实验指标的影响是否显著的分析方法。
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其中固定效应模型和随机效应模型的介绍不容易理解,查阅资料辅助理解。 从网站[ https://zhidao.Baidu.com/question/15154164133549700.html ]上对固定效应模型和随机效应模型的介绍来看,似乎已经做了充分的说明
所谓的固定、随机和混合主要针对分组变量。
固定效果模型:
你要比较的是你现在选择的这些小组。 例如,我想比较三种药的效果,我的目的是比较这三种药的不同,不想向外扩散。 这三种药不是从很多药物中采样的,不想推广到其他药物中,所以结论仅限于这三种药物。 “固定”的含义就在这里,这三种药是固定的,不是随机选择的。
随机效应模型:
你要比较的不仅仅是你设计中的这些群体,通过对这些群体的比较,表明你想推广到他们所能代表的整体。 例如,如果想知道名牌大学的就业率是否高于普通大学,可以选择北大、清华、北京工商大学、北京科技大学四所学校进行比较。 你的目的不是比较这四所学校之间的就业率差异,而是说明他们所代表的名牌大学和普通大学的差异。 你的结论不仅限于这四所大学,而是遍布品牌名称和普通般的更大范围。 “随机”的意思就在这里。 这四所学校是从名牌大学和普通大学中随机选出的。
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