GLMM（一般化線形混合モデル）と一般的な線形モデルの違いは、主に以下の点にあります。 データの性質: 一般的な線形モデルは、従属変数が連続的で正規分布に従うことを前提としています。 GLMMは、従属変数が二項分布やポアソン分布など、さまざまな分布に従う場合にも対応できます。これにより、より多様なデータに適用可能です。 ランダム効果の導入: 一般的な線形モデルは固定効果のみを考慮します。 GLMMは、固定効果に加えてランダム効果を組み込むことができ、データの階層構造や群れの影響を考慮することができます。これにより、個体差や群れ間の変動をモデルに反映させることが可能です。 モデルの柔軟性: GLMMは、異なる分布やランダム効果を組み合わせることで、より複雑なデータ構造を扱うことができ、実際のデータに対してより適切なモデルを構築できます。 このように、GLMMは一般的な線形モデルよりも多様なデータに対応でき、より複雑な関係を捉えることができるため、特に生物統計学や社会科学の分野で広く利用されています。