선형혼합효과모형에서 오차항 가정위반에 따른 고정효과추정의 강건성에 관한 연구 = A study on the robustness of linear mixed effects models to violation of error assumptions

국문 초록 (Abstract)

선형혼합효과모형은 반복측정이 포함된 연속형 경시적 자료를 분석하는데 널리 사용된다. 그러나 이러한 데이터에서 오차항이 이분산성을 가지거나 상관되어 있을 경우, 이를 고려하지 않으면 등분산성과 독립성을 가정하여 모델이 부적절하게 적합될 위험이 있다. 또한, 경시적 자료 분석 연구에서는 일부 개체가 계획된 최종 시점까지 관측되지 않고 중도절단이 발생하기도 한다. 본 연구에서는 오차항이 이분산성을 가지거나 상관되어있는 상황에서, 등분산성과 독립성을 가정하는 선형혼합효과모형이 완전 데이터와 중도절단된 데이터에서 고정효과를 얼마나 강건하게 추정하는지 모의실험을 통해 분석한다. 이를 바탕으로 이러한 상황에 대응하기 위한 가이드라인을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The linear mixed effects model is widely used for analyzing continuous longitudinal data, which involves repeated measurements taken over time. Such data may exhibit heteroscedasticity or correlation among error terms. If these issues are not addressed, the model may be misspecified by assuming homoscedasticity and independence. Additionally, in longitudinal studies, some subjects may not be observed until the planned final time point, potentially leading to censoring. This study presents simulation results to examine how the linear mixed model—assuming homoscedasticity and independence—estimates fixed effects in both complete and censored data under various conditions of heteroscedasticity or correlated error terms. It also offers guidelines for addressing these situations.