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从线性混合模型(lme4)获得效应大小

线性混合模型（Linear Mixed Model，简称LMM）是一种统计模型，用于分析具有多层次结构或重复测量设计的数据。它结合了固定效应和随机效应，可以用于解释和预测因变量与自变量之间的关系。

LMM的效应大小可以通过固定效应的系数来衡量。固定效应是指自变量对因变量的影响，可以用来解释因变量的变异。效应大小可以通过固定效应的估计值来衡量，通常使用标准化的效应大小指标，如Cohen's d或标准化回归系数。

LMM的优势在于可以处理多层次结构的数据，例如在实验设计中存在嵌套因素或重复测量。它可以考虑到不同层次的随机变异和相关性，提高了模型的准确性和预测能力。此外，LMM还可以处理缺失数据和非正态分布的数据。

LMM在许多领域都有广泛的应用，包括教育研究、医学研究、社会科学、生态学等。在教育研究中，LMM可以用于分析学生在不同学校和班级之间的学习成绩差异。在医学研究中，LMM可以用于分析不同医院或医生对患者治疗效果的影响。

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