GLM을 이용한 반복측정모델 (SPSS 사용설명서 30, repeated measures model)

SPSS에서 GLM(general linear model)을 이용하여 반복측정데이터를 분석할수 있다. 이를 대개 반복측정모델(repeated measures model)이라고 부르는데 독립변수로 사용되는 것은 주로 factor와 covariate가 있고 이들은 종속변수에 선형관계가 있다고 가정한다.

Factors. 범주형변수(categorical predictors)가 사용되어야만 한다. 여기에는 아래와 같이 두 가지로 나뉜다.
    Between-subjects factor의 level은 데이터를 그룹으로 나눈다.
    Within-subjects factor의 level은 각 측정변수에 대하여 subject 또는 observation들의 측정갯수를 나타낸다.

Covariates. 반복측정모델에서 연속변수는 covariate로 사용한다. 각 factor의 level과의 조합에서 covariate의 값들은 종속변수와 선형관계라고 가정한다.

Interactions. 기본적으로 GLM Repeated Measures는 factor에 대하여 모든 가능한 interaction을 사용한다. 또한 만약에 factor와 covariate사이에 interaction이 있다고 생각된다면 이들도 지정할 수가 있다. 즉, 종속변수와 covariate의 선형관계가 factor의 level에 따라 달라질수 있다고 생각될때 사용하는 방법이다.

GLM Repeated Measures의 기본적인 가정은 아래와 같다.

• 종속변수는 다변량정규분포(multivariate normal distribution)를 따른다.
  
• 종속변수의 공분산행렬(covariance matrix)은 factor에 의한 각각의 level 또는 cell들 사이에 그 값이 일정하다.
  
• 단변량 분석에서는 종속변수의 공분산행렬이 circular 또는 spherical의 형태를 가진다고 하는 가정이 하나 더해진다.
  

다음에는 GLM repeated measures를 이용하여 ANOVA와 MANOVA등을 수행해보도록 하겠다.