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
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。
一般化線形混合モデル（GLMM）のためのソフトウェア
GLMMはRやSASで実行できます（無料）。
SPSSもできますが、有料だし、めっちゃ面倒です。
ぼくはR、Rstan（glmmstan）で実行しています。
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複雑なモデルは最尤法で当てはめると危ないので、ベイズ推定（glmmstanがめちゃ便利）
を使います。
一般化線形混合モデル（GLMM）の関連資料
ネットにはGLMMに関する良質な資料がいっぱいあります。
以下その一部です。
一緒に勉強していきましょう。
・GLMM の紹介
まとめ：一般化線形混合モデル（GLMM）のススメ
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？」という疑問にお答えしました。
複雑な現象に応じた統計モデリングができますよ。