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公開日：2026/02/18 14:11 最終更新日：2026/02/18 14:11

GLMの高度な拡張：ポアソン回帰と混合効果モデルによるパワーアナリシス

platypus2000jp

一般化線形モデル（GLM）の枠組みにおいて、**ポアソン回帰（カウントデータ）や混合効果モデル（階層線形モデル）**の検定力分析（パワーアナリシス）は、数式による直接的な算出が極めて困難です。

仮定すべきパラメータ（リンク関数や変量効果の分散など）が多く、従来の検定力計算ソフト（G*Powerなど）では対応しきれないため、**Pythonを用いたモンテカルロ・シミュレーションが実務上の「正解」**となります。本記事では、これら2つの高度なモデルにおける検定力算出の実装方法を解説します。

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