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。
- 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。
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
社会心理学とGlmm from Hiroshi Shimizu
一般化線形混合モデル入門の入門 from Yu Tamura
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた from Takashi Yamane
混合モデルを使って反復測定分散分析をする from Masaru Tokuoka
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。
