So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình hiệu ứng hỗn hợp× | Phân tích phương sai đo lặp (Repeated-measures ANOVA)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Thống kê | Thống kê |
| Họ≠ | Regression model | Hypothesis test |
| Năm ra đời≠ | 1982 | 1992 |
| Người khởi xướng≠ | Laird & Ware | Girden (textbook treatment); Field (2013) |
| Loại≠ | Mixed effects regression | Parametric within-subjects mean comparison |
| Công trình gốc≠ | Laird, N. M., & Ware, J. H. (1982). Random-effects models for longitudinal data. Biometrics, 38(4), 963–974. DOI ↗ | Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (4th ed., Ch. 14). SAGE. ISBN: 978-1446249185 |
| Tên gọi khác | LME, LMM, mixed model, random effects model | within-subjects ANOVA, repeated measures analysis of variance, rm-ANOVA, Tekrarlı Ölçüm ANOVA |
| Liên quan | 4 | 4 |
| Tóm tắt≠ | A mixed effects model (or linear mixed model) extends ordinary regression by including both fixed effects — population-level parameters shared by all observations — and random effects that capture subject-, group-, or cluster-level variability. It is the standard tool for repeated-measures, longitudinal, and multilevel data where observations within the same unit are correlated. | Repeated-measures ANOVA is a parametric hypothesis test that compares three or more measurements taken from the same individuals — typically across time points or conditions — to decide whether their means differ. It extends one-way ANOVA to within-subjects designs, as treated in standard references such as Girden (1992) and Field (2013). |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|