[Mixed Model 1.4.1] Using the MIXED procedure

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[Mixed Model 1.4.1] Using the MIXED Procedure

안녕하세요^^

이번 시간에는 MIXED 프로시저를 사용하여 분석 전에 데이터 탐색하는 방법을 먼저 알아보도록 하겠습니다.

▶ 목차

▷ 분석 전, 데이터 탐색 방법

▷ PROC MIXED를 사용한 randomized complete block design 분석

▷ PROC MIXED와 GLM procedure 비교

▶ 데이터 탐색 방법

▷ Toy 예시

이전 시간에 사용하였던 toy 데이터 셋입니다.

엔지니어가 접착제로 사용되는 세 가지 접착제의 강도를 테스트 하고자 합니다.

데이터 셋에서 사용되는 변수는 아래와 같습니다.

변수	내용
접착제 (adhesive)	Treatment effect 장난감 부품 조립에 사용된 접착제 종류 (a, b, c)
장난감 (toy)	장난감 번호 (1~7)
강도 (pressure)	접착된 장난감을 깨뜨리는데 필요한 압력 세기

▷ 분산에 대한 분석을 하기에 앞서, 초기의 데이터 탐색이 수행되어야 합니다. 이런 데이터 탐색은 그래프를 통해 확인할 수 있습니다.

1. Toy 데이터 셋에 대해 분석이 가능하도록 활성화 시킵니다.

2. Graphs – Line Plot – Multiple line plots by group column(그룹 칼럼별 다중 선 도표) 선택

3. 아래와 같이 활성화 되는 창에서 가로, 세로, 그룹에 각각의 변수들을 지정해 줍니다.

4. Run(실행)을 클릭하면 아래와 같은 그래프가 생성됩니다.

위의 그래프 결과로 보았을 때, 장난감 7개 블록 사이에 상당한 크기의 가변성이 있습니다. 또한, 접착제 b는 7가지 장난감 중에 6가지 장난감에서 가장 강한 접착제 브랜드인 것으로 보입니다.

만약, 추가적으로 box plot을 확인하고 싶다면 Tasks – Describe에서 분석 가능합니다.

5. Tasks – Describe – Distribution analysis(분포분석) 선택

data에서 분석변수와 분류변수를 먼저 지정합니다.

6. Plots – appearance – Box plot 선택

7. Run(실행)을 클릭하면 다음과 같은 box plot의 결과가 출력됩니다.

위의 결과에서, 세 treatment 평균 사이에 차이가 있는 것처럼 보여집니다.

접착제 b의 평균이 다른 두 종류의 접착제와 비교했을 때, 가장 큰 평균값을 갖습니다. 또한, b의 변동성이 가장 큰 것으로 보입니다.

각 접착제에 대한 압력 세기의 변동성은 block(toy)에 기인합니다.

 [출처]

- ‘Applied Mixed Models for Processors Course Notes’