FC2ブログ

ブログは移転しました。

→ http://norimune.net

SASでHLM

またもや清水です。

さて、次はSASでHLMをする方法です。これについては、対社心研にも書いたのですが、簡単に。

プログラムはずばり!

PROC MIXED covtest;
CLASS グループ識別;
MODEL 従属変数 = LEVEL1独立変数 LEVEL2独立変数 / solution ddfm = kenwardroger;
RANDOM INTERCEPT LEVEL1独立変数 / SUBJECT =グループ識別 TYPE = UN GCORR;
RUN;

こんな感じ。


COVTESTオプションは共分散パラメータを検定結果を出力するもの。

CLASSステートメントにはカテゴリー変数を指定。

MODELステートメントには従属変数と独立変数を指定。レベル1もレベル2も全部書く。
SOLUTIONオプションは固定効果の推定値を算出・有意性検定するもの。
DDFMオプションは自由度近似算出法の選択。ここではkenwardrogerを指定。他に、satterthwaiteやbwがある。satterthwaiteかkenwardrogerが妥当(らしい)。

RANDOMステートメントには切片とレベル1の変数を指定。レベル1の変数は傾きの分散も推定するからだ。
SUBJECTオプションはグループを識別する変数を投入。
TYPEオプションは変量効果の共分散構造を指定するところ。ここでは無構造(SPSSでいう非構成)を指定している。
他に、VC(分散成分だけ推定して共分散=0とする)AR(一次自己回帰的構造)、CS(共分散はすべて同じとする)などがある。UNだとハズレはないが、検出力が低い。
GCORRオプションは変量効果の相関行列を出力するもの。Gだけなら共分散行列を出力する。


ポイントは変量効果の共分散構造を何で指定するか、だろう。でもHLMのときはUNが妥当かなという僕の意見。だって、変数によるもの。最初UNにして、共分散が有意でないならVCに変える、といった使い方がいいかも。
ついでに、TYPEオプションを書かないときはデフォルトでVCになるので注意。


僕がいまやSAS使いだからというのもあるが、SPSSよりSASのほうが使いやすい。そして自由度近似の方法も選べるし、何より実行までが速い(SPSSは実行するまでにボタンをたくさん押さないとダメ)。SASがオススメです。
  1. 2006/03/09(木) 23:33:24|
  2. 心理統計学
  3. | コメント:2
<<KSP | ホーム | SPSSでHLM>>

コメント

あら

えらい変わりようですな
やけに黒い。
そして研究活動以外の
軟派な話題は別のBLOGにしたの?

SASも良いみたいだけど、
とりあえず研究室の環境もあるし、
SPSSをいたぶり尽くすつもりです。
なんか一歩進んだSPSS解説書
(仕組みなんかにも踏み込んだ
があれば、教えてプリーズ
  1. 2006/03/10(金) 13:23:54 |
  2. URL |
  3. TNBK #-
  4. [ 編集]

うむ

軟派なやつは別に作ったよ。
君と同じブログでIDを僕の鉄拳のIDにしたらそこにあるよ。

まだテスト中なので、あんまり作りこんでないけど。

今回は黒くしてみました。飽きたらまた別のにするよ。

SPSSの本はいっぱいあるから、どれっていうのは難しいな。多分どれでも同じだと思うけど。できれば分析法の説明とセットになっているやつがいいかもね。SPSSで学ぶ系。梅田のブックファーストにもいっぱいあるよ。
  1. 2006/03/10(金) 18:04:32 |
  2. URL |
  3. 清水 #-
  4. [ 編集]

コメントの投稿


管理者にだけ表示を許可する

カウンター

カテゴリー

 サイトが移転しました

 トップ
 日記
 本の紹介
 研究生活
 心理統計学
 HAD
 業績
 資料
 プロフィール

プロフィール

norimune

Twitter

 
 Twitter アカウント:simizu706
 

最近のコメント

RSSフィード