R
{{category GLMM}}
!!!GLMM
{{pre
略称	名称	命令	目的変数	〜	説明変数		分布	備考
lm	linear model	lm()	応答変数	〜	固定効果	（無し）	正規分布	"要因が1つなら単回帰分析
要因が複数なら重回帰分析"
lme	linear mixed effect model	lmer()	応答変数	〜	固定効果	ランダム効果		昔は、応答変数を対数変換したり、1000分の一にしたりして、正規分布とみなしてこれをあてはめていた
glm	generalized linear model	glm()	応答変数	〜	固定効果	（無し）	"(正規分布以外)
二項
ポワソン
ガンマ"	"正誤などの二値を取るロジスティック回帰分析
0以上の整数値を取るポワソン分布
反応時間などはガンマ分布"
glmm	generalized linear mixed model	glmer()	応答変数	〜	固定効果	ランダム効果		
								
基本的な使い方		モデル <- 命令(応答変数〜固定効果A＊固定効果B + （1|ランダム効果A） + （1|ランダム効果B）), family = 分布, データ)						
		step(モデル)						
		summary(モデル)						
		plot(allEffects(モデル))						
}}


!疑問点
*カテゴリー比較で多重比較のようにできる？
*固定効果一つだけ入れて、その有意を確認できる？
*交互作用が出た時に、単純主効果をどうやって調べる？
*二項分析
**チャンスレベルの正解率で、これで、有意を確認できる？