マルチレベルモデルの開発
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/11 08:22 UTC 版)
「マルチレベルモデル」の記事における「マルチレベルモデルの開発」の解説
マルチレベルモデル分析を行うには、固定された係数（切片と傾き）から始める。一度に 1 つの側面だけを変更し、前のモデルと比較する。研究者がモデルを評価する際には、3 つの点をチェックする。第一に、それは良いモデルなのか？第二に、より複雑なモデルの方がよいのか？第三に、個々の予測因子はモデルにどのような貢献をしているか？ モデルを評価するためには、さまざまなモデル適合統計量を調べることになる。そのような統計量の1つが、モデル間の差異を評価するカイ2乗尤度比検定である。尤度比検定は、一般なモデル構築、モデル中の効果を変化させたときに何が起きるかの検討、ダミーコードのカテゴリ変数を単一の効果とする検定、などに用いられる。ただし、この検定は、モデルが入れ子になっている（より複雑なモデルが、より単純なモデルのすべての効果を含む）場合にのみ使用できる。入れ子になっていないモデルを検定する場合、赤池情報量基準（AIC）またはベイズ情報量基準（BIC）を用いてモデル間の比較を行うことができる 。
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