→고정변인모형(fixed variable model)은 독립변인의 수준이 고정적이고 결정적이므로, 동일한 가설을 다른 연구자가 다른 사항에서 검증할 경우에도 동일한 조건들이 설정된다(예:성별, 혈액형). 따라서 연구의 일반화가 오직 실험에 이용된 조건들에만 국한해 이뤄진다.
→무선변인모형(random variable model)은 독립변인의 수준이 많을 경우 그 수준을 모두 조작하기 어렵기 때문에, 일부 수준만을 무작위로 추출하여 검증에 사용한다(예:약물A의 효과를 알아보기 위해 특정 양이 사용된다). ∴ 고정모형에 비해 일반화 가능성이 더 커진다.
→혼합모형(mixed model) : 한 독립변인의 수준은 고정되었고, 다른 독립변인의 수준은 무작위로 추출된 무선변인이라고 가정하는 경우의 모형.
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