Assessing the Impact of Energy Retrofits on Indoor Climate Conditions Using Mixed Effects Models: Methodology and R Implementation

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Methodological reference for causal inference in building performance evaluation using mixed effects models.

🏢実務担当者:Practical guide with R code for analyzing pre/post retrofit indoor climate data.

🏛政策担当者:Supports evidence-based design of retrofit subsidies by providing unbiased impact estimates.

エネルギー改修介入は、世界中の建築部門が脱炭素目標とエネルギー効率の改善を追求する中で、ますます重要になっている。しかし、改修が室内気候条件に与える影響に関する頑健な因果推論を確立することは、屋外気候の変動や居住者の行動などの交絡変数により、依然として困難である。本論文は、線形混合効果（LME）モデルを用いて改修前後の室内気候データを分析するための方法論的枠組みを提示するものであり、このモデルは環境要因と行動要因を制御しながら、建物レベルの変動を明示的に考慮する。このアプローチは、エネルギー改修介入の前後におけるアイルランドの住宅における水蒸気分圧を分析するケーススタディを用いて実証される。分析には、予測因子の相対的重要性を評価するための標準化係数が組み込まれ、非有意な項の段階的除去によるモデルの簡潔性が採用されている。他の研究者による適応を容易にするため、完全なRコードが提供される。我々の結果は、LMEモデルが、より単純な分析を悩ませる集計バイアスを回避しながら、改修効果の不偏推定値を提供することを実証している。本論文は、多様な室内気候パラメータにわたって建築改修の有効性を厳密に評価しようとする実務者にとって、方法論的参照であると同時に実践的ガイドとしての役割を果たす。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Energy retrofit interventions have become increasingly critical as building sectors worldwide pursue decarbonization targets and improved energy efficiency. However, establishing robust causal inference about retrofit impacts on indoor climate conditions remains challenging due to confounding variables including outdoor climate fluctuations and occupant behavior. This paper presents a methodological framework for analyzing pre- and post-retrofit indoor climate data using linear mixed effects (LME) models, which explicitly account for building-level variability while controlling for environmental and behavioral factors. The approach is demonstrated using a case study analyzing partial pressure of water vapor in Irish residential homes before and after energy retrofit interventions. The analysis incorporates standardized coefficients to assess relative importance of predictive factors and employs model parsimony through stepwise removal of non-significant terms. Complete R code is provided to facilitate adaptation by other researchers. Our results demonstrate that LME models provide unbiased estimates of retrofit effects while avoiding aggregation bias that plague simpler analyses. This paper serves as both methodological reference and practical guide for practitioners seeking to rigorously evaluate building retrofit effectiveness across diverse indoor climate parameters.

• openalex https://doi.org/10.3390/atmos17060560first seen 2026-06-21 05:06:27