R言語を用いた混合モデル解析の紹介その1：1要因デザインの場合（７）

もう一度model.3の出力結果を見ながら、論文に載せるべき情報を整理します。

Linear mixed model fit by REML 

Formula: RT ~ CondDummy + (1 | Subject) + (1 | Item) 

  AIC  BIC logLik deviance REMLdev

 1043 1058 -516.5     1041    1033

Random effects:

 Groups   Name        Variance Std.Dev.

 Subject  (Intercept) 436.771  20.8991 

 Item     (Intercept)  65.147   8.0714 

 Residual              43.716   6.6118 

Number of obs: 144, groups: Subject, 12; Item, 12

Fixed effects:

            Estimate Std. Error t value

(Intercept)  400.292      6.514   61.45

CondDummy     48.153      1.102   43.70

Correlation of Fixed Effects:

          (Intr)

CondDummy -0.085

一行目は推定方法が述べられています。REMLは制限最尤法のことです。
二行目はモデルの回帰方程式です。RTという従属変数に対して、CondDummyという固定因子と切片の被験者ランダム因子、切片の項目ランダム因子がモデルに組み込まれていることを示しています。
十一行目からが固定因子の効果量を示しています。ここで重要なのはCondDummyの傾きで推定値が48.153、標準誤差が1.102、ｔ値が43.70となっています。

さて、ここで一つ重要な問題が起こります。固定因子の効果量についてｔ値が報告されているのにｐ値が報告されていないんです。これでは有意がどうかを論じることができません。

（８）へ続く