估计边际均值（estimated marginal mean，EMM）是根据已经拟合的模型得到的某个自变量水平或某个条件单元的平均预测值，同时控制固定效应中的其他变量。
估计边际均值的“边际”表示在保留当前考察条件的同时，对其他被控制变量进行处理。如果被控制的变量是分类变量，通常在其各水平上取平均；如果是年龄、经验等连续的额外变量，则通常将其固定在均值或其他指定值。
EMM与原始均值的区别：原始均值直接根据各条件中的观测值计算，可能受到条件样本量不相等以及年龄、经验等额外变量分布差异的影响。而EMM则根据已经拟合的模型计算，使不同条件在其他变量上采用相同的取值或权重，因此更适合用于比较模型中的实验条件。在设计平衡、各条件样本量相同且模型中没有额外变量时，原始均值与EMM通常相同或接近；当各条件样本量不相等，或模型包含额外变量时，应使用EMM解释和比较不同条件的预测水平。