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선형 혼합효과 모형에서 실험조건 효과 검정을 위한 절차 비교 = Comparison of procedures for detecting the experimental condition effect in a linear mixed-effects model
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발행기관
학술지명
Korean Journal of Clinical Psychology(The Korean Journal of Clinical Psychology)
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2022
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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437-460(24쪽)
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In a linear mixed-effects model for psychological experimental data analysis, the effect of the model selection procedure on detecting the experimental condition effect was investigated through a Monte Carlo simulation study. Specifically, while changing the complexity of the random effect structure of the data-generating model, the type I error rate and power were compared between the model selection strategies. As a result, the maximal model approach (or the random slope model) showed relatively low statistical power under the condition that the structure of the random component of the data was simple. On the other hand, when the model comparison approach was used, the Type I error rate approached the significance level, and the power was superior to or equivalent to that of the maximal model approach in all simulation conditions of this study. Finally, we discussed the points that experimental researchers should consider when using the linear mixed-effects model as an analysis tool.
더보기심리학 실험자료 분석을 위한 선형 혼합효과 모형에서 실험자료의 특성에 따라서 모형설정 방법이 실험조건의 효과를 탐지하는데 미치는 영향을 몬테카를로 시뮬레이션 방법을 통해 조 사하였다. 구체적으로 자료생성모형의 무선효과의 복잡성을 변화시키면서 모형을 선택하는 전략에 따른 1종 오류비율과 검정력을 비교하였다. 그 결과, 최대모형 접근(또는 무선기울기 모형)은 자료의 무선효과 구조가 단순한 조건에서 실험조건 효과를 지나치게 엄격하게 검증 하여 상대적으로 낮은 검정력을 보였다. 반면, 모형비교 접근을 사용했을 때는 본 연구의 모 든 시뮬레이션 조건에서 1종 오류비율이 유의수준에 근접하면서도 최대모형 접근에서보다 우 수하거나 그에 상당하는 검정력을 나타냈다. 실험 연구자가 선형 혼합효과 모형을 분석도구 로 사용할 때 고려해야 할 점을 논의하였다.
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