Mixed Model

释义 Definition

混合模型：一种统计建模方法，把固定效应（对所有个体/组都相同的系统性影响）与随机效应（因个体、组、时间点等层级结构带来的随机差异）同时纳入模型。常用于重复测量数据、分层/聚类数据、纵向研究等情境。（也常称 mixed-effects model / linear mixed model）

发音 Pronunciation

/ˌmɪkst ˈmɑːdəl/

例句 Examples

Mixed models help analyze data collected from students within different classrooms.
混合模型有助于分析来自不同班级学生的数据（学生嵌套在班级中）。

After controlling for age and treatment as fixed effects, the researcher used a mixed model with a random intercept for each hospital to account for clustering.
在将年龄和治疗作为固定效应控制后，研究者使用带有“每家医院随机截距”的混合模型来处理聚类效应。

词源 Etymology

“mixed（混合的）+ model（模型）”指把两类效应“混合”在同一个统计框架中：一部分参数作为固定效应直接估计，另一部分用随机效应刻画不同组/个体的变异。该术语在20世纪后半叶随方差成分模型与（广义）线性模型的发展而在统计学与实验设计中广泛使用。

相关词 Related Words

• Fixed Effect
• Random Effect
• Mixed-Effects Model
• Linear Mixed Model
• Hierarchical Model
• Multilevel Model
• Repeated Measures
• ANOVA

文学与著作 Literary Works

• Mixed-Effects Models in S and S-PLUS（Pinheiro & Bates）
• Linear Mixed Models for Longitudinal Data（Verbeke & Molenberghs）
• Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models（Gelman & Hill）
• Generalized Linear Mixed Models: Modern Concepts, Methods and Applications（Stroup）