화학에서의 선형 혼합 효과 모델: 튜토리얼

화학에서의 일반적인 목표는 측정된 신호와 특정 요인의 변동성 간의 관계를 연구하는 것입니다. 이를 위해 연구자들은 종종 실험 설계를 사용하여 어떤 실험을 수행할지 결정하고, (다중) 선형 회귀 및/또는 분산 분석을 통해 수집된 데이터를 분석합니다. 이 전략의 기초에 대한 가정 중 모든 실험은 요인의 설정에 조건부로 독립적이라는 것입니다. 안타깝게도 통제할 수 없는 요인의 존재로 인해 현실의 실험은 종종 이 가정에서 벗어나 실제 데이터 분석 결과를 신뢰할 수 없게 만듭니다. 이러한 경우, 혼합 효과 모델링은 화학 계량학에서 널리 사용되지는 않지만 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위한 확고한 데이터 분석 프레임워크를 제공합니다. 여기서 우리는 선형 혼합 효과 모델에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 우리는 몇 가지 동기 부여 예제를 통해 독자를 이러한 모델에 부드럽게 소개합니다. 그런 다음 선형 혼합 효과 모델의 이론을 논의하고, 노출 연구에서 얻은 실제 데이터를 사용하여 이러한 모델을 적합하는 방법을 보여줍니다. 논문 전반에 걸쳐 각 연구자가 이러한 유용한 모델을 직접 구현할 수 있도록 R 코드를 제공합니다.