一般線型モデル（GLM）とは？
― 回帰・ANOVA・ANCOVAを統合する柔軟な線型モデル

重回帰・分散分析・共分散分析を統合する柔軟な多変量解析手法。目的変数が複数の説明変数の線型結合で表されるモデル全般を扱い、反復測定や多変量設計にも拡張可能です。

難易度：★★★ 想定読了：10分 最終更新 2026.05.17 監修：スマート・アナリティクス代表
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一般線型モデル（GLM）とは

重回帰・分散分析・共分散分析を統合する柔軟な多変量解析手法。目的変数が複数の説明変数の線型結合で表されるモデル全般を扱い、反復測定や多変量設計にも拡張可能です。

一般線型モデル（GLM）で分かること

  • 複数の固定効果と共変量を同時に評価
  • 交互作用を含めたモデル
  • 反復測定における時点間・条件間の差
  • 多変量応答（複数の目的変数）の解析

一般線型モデル（GLM）の主な種類

タイプ用途
1変量GLM1つの連続目的変数（重回帰・ANOVA・ANCOVAの統合）
反復測定GLM同一対象を複数回測定する設計
多変量GLM（MANOVA）複数の連続目的変数を同時に解析
反復測定×多変量両者の組み合わせ設計

研究・ビジネスでの利用シーン

群×時点設計

臨床試験

治療群×複数測定時点の混合計画を反復測定GLMで解析します。

多変量応答

心理学

複数の心理尺度スコアを同時に解析するMANOVAを実施します。

共変量調整

教育研究

事前テストを共変量としたANCOVAで、教授法の純粋効果を抽出します。

SPSSで実施する場合の製品選定

一般線型モデル（GLM）をSPSSで実施する際に必要となる製品とオプションを整理します。

分析内容対応製品備考
1変量GLM（基本）IBM SPSS Statistics Base標準機能（UNIANOVA）
反復測定GLMIBM SPSS Advanced Statistics球面性検定含む
多変量GLM（MANOVA）IBM SPSS Advanced StatisticsWilks Λ等

分析時の注意点

  • 反復測定では球面性の検定が必須
  • MANOVAは群間共分散行列の等質性が前提
  • 効果量（partial η²等）を併記する
  • 因子の組み合わせが多いと自由度不足になる

一般線型モデル（GLM）の進め方、専門家がサポートします

分析設計の段階から、結果解釈・論文記述まで——研究テーマに応じてご相談いただけます。
必要なSPSS製品の構成もあわせてご提案します。

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よくあるご質問

Q.ANOVAとGLMの違いは？
ANOVAはGLMの一形態です。GLMは共変量や複数応答変数を扱える点でより一般的。連続説明変数を含む場合はGLM（ANCOVA）を選択します。
Q.反復測定とGEE/混合モデルどちら？
古典的反復測定GLMは球面性を仮定しますが、GEE/混合モデルはより柔軟な相関構造を扱えます。欠損や不規則間隔データには混合モデルが推奨されます。
Q.MANOVAはいつ使う？
目的変数が複数あり、それらを統合的に解析したい場合に使用します。各目的変数の独立検定だけでは Type I エラーが累積するためです。

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