fixed model, random model, mixed model

* fixed (variable) model은 독립변인의 수준이 고정적이고 결정적이어서 같은(동일한) 가설을 다른 사람이 혹은 다른 상황에서 검증하는 경우에도 동일한 조건들이 설정되는 모형이다. 예를 들어, 성별처럼 남과 여 두 가지로 고정되어 있는 것을 말한다(또는 혈액형). 독립변인을 토대로 그 값을 고정시킨 채로 나올 수 있다.

* random (variable) model은 독립변인의 수준이 실제로 많을 때 그 모든 수준을 조작하기 어려우므로 그 중 일부의 조건들만을 무작위로 추출하여 이용하는 것이다. 예를 들어, 약물A의 효과를 알아보기 위해 약물의 수준(특정 양)을 정하는 것이다. 범위안에서 다양한 값이 나올 수 있고, 일반화할 수 있는 가능성이 크다.

* mixed model은 한 개의 독립변인의 수준이 고정되었고, 다른 하나의 독립변인의 수준이 무선일 때 이용하는 것이다.

 

이러한 모델들에 따라 F비의 오차항에 해당하는 분모가 달라진다. 예를 들어, A, B 모두가 fixed model의 경우 MSa, MSb, MSa*b의 분모(오차항)은 모두 MSe가 되지만, A, B 모두 random model일 경우, MSa, MSb의 오차항은 MSa*b가 되며, MSa*b의 오차항은 MSerk 된다. Mixed model의 경우, MSa, MSa*b의 오차항은 MSerk 되며, MSb의 오차항은 MSa*b가 된다.