반복측정 분산분석 in R

반복측정 분산분석은 실험 디자인의 중요한 부분으로 여러 시간 또는 조건에서 동일한 대상을 여러 번 측정할 때 사용됩니다. 이러한 분석은 R에서도 쉽게 수행할 수 있으며, 본 글에서는 그 방법과 해석에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

 

목차

• 1. 반복측정 분산분석 이란
• 2. R에서 반복측정 분산분석하는 법
• 3. 분석결과 해석하는 법

 

1. 반복측정 분산분석 이란

반복측정 분산분석은 동일한 대상에 대해 두 번 이상 측정을 수행하여 발생하는 변동성을 분석하는 통계적 방법입니다.
이 방법은 시간의 흐름에 따른 변화, 치료 전후의 차이 등을 비교할 때 사용됩니다.
기본적으로, 반복측정 분산분석은 개체 내 변동성과 개체 간 변동성을 구분하여 분석합니다.
이를 통해 연구자는 시간 또는 조건의 변화가 주어진 반응에 어떠한 영향을 미치는지 평가할 수 있습니다.

 

2. R에서 반복측정 분산분석하는 법

R에서는 lme 함수를 사용하여 반복측정 분산분석을 수행할 수 있습니다.
이 함수는 nlme 패키지에 포함되어 있으므로, 먼저 이 패키지를 설치하고 로드해야 합니다.
반복측정 데이터의 구조는 종종 광범위하게 다를 수 있기 때문에, 적절한 모델링 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

# 예시 코드
install.packages("nlme")
library(nlme)

data <- data.frame(
  subject = rep(1:10, each = 3),
  time = rep(1:3, 10),
  response = rnorm(30)
)

model <- lme(response ~ time, random = ~ 1 | subject, data = data)
summary(model)

위 코드는 10명의 대상에 대해 3번의 측정을 수행한 가상의 데이터에 대한 반복측정 분산분석을 수행하는 예제입니다.

 

3. 분석결과 해석하는 법

lme 함수의 결과를 해석할 때는 개체 내 및 개체 간 변동성, 그리고 고정 효과에 대한 추정값을 주의 깊게 살펴보아야 합니다.
개체 내 변동성은 반복 측정에서 동일한 대상 내에서의 측정 변동을 나타내며, 개체 간 변동성은 다른 대상 간의 차이를 나타냅니다.
고정 효과의 추정값은 주어진 예측 변수의 반응에 대한 영향을 나타내며, 이 값이 0에 가까울수록 해당 예측 변수는 반응에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 해석됩니다.

# 예시 코드의 결과 해석
summary_result <- summary(model)
print(summary_result$tTable)

위 코드를 사용하면, 각 예측 변수의 추정값, 표준 오차, t 값 및 p 값 등의 통계적 정보를 얻을 수 있습니다.
이러한 정보를 바탕으로 우리는 예측 변수가 반응 변수에 어떠한 영향을 미치는지 결론을 내릴 수 있습니다.

 

 

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