固定効果と変量効果を学んだ後に出てくる、混合モデル、もしくは混合効果モデルとは何か解説します。
混合モデルの定義は
固定効果と変量効果（ランダム効果）をどちらも含む統計学的モデルを指します。
どういうときに用いるか
研究内容によっては（むしろ多くの場合は）、得られるたくさんのデータによって性質が異なることが多いです。つまり固定効果の因子と変量効果の因子、両方が含まれることになります。固定効果か変量効果、どちらか一方しか扱えない統計モデルでは制約が厳しく、正しく分析できない可能性があります。より柔軟な解析を行うために、両方の効果を含んだモデルが用いられます。
用いられる例は？
線形を前提にしたモデルでは線形混合モデル（Linear mixed model）や、非正規分布を仮定する場合は一般化線形混合モデル（Generalized linear mixed model, GLMM）などが有名です。非線形モデルでは非線形混合効果モデル（Nonlinear mixed effects model）があります。
まとめ
混合モデルとは、説明変数に固定効果と変量効果、どちらも含まれる場合に用いられるモデルのことでした。
