複雑なデザインのためのランダム効果モデル

Random effects models for complex designs.

• R G Jarrett
• V T Farewell
• A M Herzberg

抄録

平縞模様は、行に適用された1組の処理と列に適用された別の処理を持つことで特徴づけられる。2003年の出版物で、FarewellとHerzbergは、このようなデザインの分散構造の分析を発表しました。彼らは、さまざまな方法で訓練された医療従事者が、さまざまな条件で得られた患者の一連のビデオを評価した研究の例を提示しました。しかし、彼らの分析では、すべてのエラー項を完全に考慮に入れていませんでした。本論文では、この研究が二段階設計とも考えられるという認識に基づいて、この研究のより包括的な分析を提示する。ランダム効果モデルの開発について概説し、ブロック-治療相互作用の潜在的な重要性を強調している。様々な手法の使用は、研究のより良い理解につながることが示されている。期待される平均二乗に関与する分散成分の検討は、分散分析表から導出されたF検定の適切な誤差項を特定する際に特に価値があることが示されている。適切な誤差構造が指定されていれば，ASReml のようなパッケージも使用できる．提示された方法は、参加者がさまざまな条件で複数の測定値を提供する他の複雑な研究の設計および分析に適用できる。

Plaid designs are characterised by having one set of treatments applied to rows and another set of treatments applied to columns. In a 2003 publication, Farewell and Herzberg presented an analysis of variance structure for such designs. They presented an example of a study in which medical practitioners, trained in different ways, evaluated a series of videos of patients obtained under a variety of conditions. However, their analysis did not take full account of all error terms. In this paper, a more comprehensive analysis of this study is presented, informed by the recognition that the study can also be regarded as a two-phase design. The development of random effects models is outlined and the potential importance of block-treatment interactions is highlighted. The use of a variety of techniques is shown to lead to a better understanding of the study. Examination of the variance components involved in the expected mean squares is demonstrated to have particular value in identifying appropriate error terms for F-tests derived from an analysis of variance table. A package such as ASReml can also be used provided an appropriate error structure is specified. The methods presented can be applied to the design and analysis of other complex studies in which participants supply multiple measurements under a variety of conditions.