(2012)、p.161)。theme_bw(14)print(p1)これはおなじ被験者に偽薬(1)と睡眠薬(2)を与えて、睡眠時間ののびを調べたデータです。上図を見ると、睡眠薬(2)を飲んだほうが睡眠時間が伸びそうです。検定)をやると5%水準では有意になりません。そこで、個体差を入れたモデルを考えます。被験者のIDを表す変数です。<-sampling(mod_sleep,datlist)traceplot(fit_sleep,pars=c("sigma","tau","beta","w"))無事収束しました。離れており、薬には効果があると言えそうです。検定をやれば薬の効果は見れます。だいたい似たような結果になりました。対応のある検定、繰り返し測定の数が増えてくると面倒じゃないですか?次の例にいきます。データを取り上げます。theme_bw(14)print(p2)これは歯の矯正かなんかのデータです。2年おきに4回、おなじ被験者から測定されています。混合モデルとか使うのが王道かもしれませんが、混合モデルは固定効果とかランダム効果とか難しい言葉が出てきて混乱する。以下のモデルを当てはめます。