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关于随机效应和固定效应的解释
脑系科数据科学
>《数据科学》
2018.10.08
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所谓的固定、随机、混合,主要是针对分组变量而言的。
固定效应
模型,表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。例如,我想比较3种感冒药物的疗效,我的目的就是为了比较这三种药的差别,不想往外推广。这三种药不是从很多种药中抽样出来的,不想推广到其他的药物,结论仅限于这三种药。“固定”的含义正在于此,这三种药是固定的,不是随机选择的。
随机效应模型,表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组,而是想通过对这几组的比较,推广到他们所能代表的总体中去。例如,你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学,你选择了
北大
、南开、燕山
、
北京科技大学
4所学校进行比较,你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异,而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。你的结论不会仅限于这4所大学,而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。“随机”的含义就在于此,这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。
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