Geben Sie die Schätzmethode, die Testmethode für Terme mit festen Effekten sowie die anzuzeigenden Ergebnisse an. Die an den Standardeinstellungen vorgenommenen Änderungen bleiben auch nach dem Beenden von Minitab in Kraft, bis Sie sie wieder ändern.
- Schätzmethode
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Sie können entweder Eingeschränkte Maximum-Likelihood (REML) oder Maximum-Likelihood (ML) auswählen. Im Allgemeinen verwenden Sie Eingeschränkte Maximum-Likelihood (REML), da der Schätzwert der Varianzkomponenten durch REML annähernd erwartungstreu, der ML-Schätzwert hingegen verzerrt ist. Die systematische Messabweichung nimmt jedoch bei größeren Stichprobenumfängen ab.
Verwenden Sie Maximum-Likelihood (ML), wenn Sie prüfen müssen, ob ein geschachteltes Modell mit einer geringeren Anzahl von Termen mit festen Effekten ebenso gut wie das entsprechende Referenzmodell ist, das mehr Terme mit festen Effekten enthält, wobei beide Modelle die gleiche Anzahl von Zufallstermen und die gleiche Fehlervarianzstruktur aufweisen. Insbesondere sei
die –2 Log-Likelihood aus dem vollständigen Modell und 
die –2 Log-Likelihood aus dem kleineren Modell.Gemäß der Nullhypothese kann asymptotisch
auf eine Chi-Quadrat-Verteilung geschlossen werden, deren Freiheitsgrade der Differenz bei der Anzahl der Terme mit festen Effekten zwischen dem Referenzmodell und dem geschachtelten Modell entsprechen. Sie können mit dem Likelihood-Quotienten-Test bewerten, ob eine Teilmenge von Termen mit festen Effekten aus dem Referenzmodell entfernt werden kann.Weitere Informationen zum Likelihood-Quotienten-Test für feste Parameter in einem Modell mit gemischten Effekten finden Sie in B. T. West, K.B. Welch und A. T. Gałecki (2007). Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software, First Edition. Chapman and Hall/CRC (S. 34-36).
- Testmethode für feste Effekte
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Im Allgemeinen verwenden Sie Kenward-Roger-Approximation, da die Berechnungen eine Korrektur einschließen, mit der die systematische Messabweichung aufgrund kleiner Stichprobenumfänge verringert wird. Sie können auch Satterthwaite-Approximation verwenden. Generell gilt Folgendes: Je größer der Stichprobenumfang, desto kleiner die Differenz zwischen den beiden Methoden.
- Darstellung der Ergebnisse
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- Faktorinformationen
- Eine Zusammenfassung mit den Faktornamen, der Angabe, ob es sich um Zufallsfaktoren handelt, den Anzahlen der Stufen sowie den Stufen werden angezeigt.
- Iterationsverlauf
- Die Anzahl der Iterationen bis zur Konvergenz des Algorithmus sowie der Wert der -2 Log-Likelihood bei jeder Iteration werden angezeigt.
- Varianzkomponenten
- Die Schätzwerte der Varianzkomponenten werden angezeigt.
- Varianz-Kovarianz-Matrix der Schätzwerte der Varianzkomponenten
- Die Varianz-Kovarianz-Matrix der Schätzwerte der Varianzkomponente wird angezeigt.
- Tests auf feste Effekte
- Es werden Hypothesentests hinsichtlich der Frage angezeigt, ob die Mittelwerte auf verschiedenen Stufen der festen Effekte gleich sind.
- Prognosen für Zufallseffekte
- Die Statistiken für die Zufallsterme im Modell werden angezeigt, darunter der beste lineare unverzerrte Prognosewert (BLUP) für den Effekt der Stufen eines Zufallsterms.
- Angepasste Gleichung der Randwerte
- Die Gleichung für die Randanpassungen wird angezeigt. Die Randanpassungen stellen die Mittelwerte der Antwortvariablen auf den kombinierten Stufen der festen Faktoren bei den eingegebenen Kovariatenwerten (sofern zutreffend) dar. Bei den Berechnungen für Randanpassungen werden keine Stufen von Zufallsfaktoren verwendet.
- Separate Gleichung für jeden Satz Faktorstufen: Für jede Kombination von Faktorstufen wird eine separate Gleichung angezeigt.
- Einzelne Gleichung: Es wird eine Gleichung angezeigt, die sämtliche Stufen aller Faktoren umfasst.
- Angepasste Gleichung der bedingten Werte
- Die Gleichung für die bedingten angepassten Werte wird angezeigt. Die bedingten Anpassungen sind die angepassten Werte für die Stufen der Zufallsfaktoren in den Daten. Verwenden Sie die bedingten Anpassungen, um die Differenzen zwischen den spezifischen Stufen der Zufallsfaktoren in der Studie zu untersuchen.
- Separate Gleichung für jeden Satz Faktorstufen: Für jede Kombination von Faktorstufen wird eine separate Gleichung angezeigt.
- Einzelne Gleichung: Es wird eine Gleichung angezeigt, die sämtliche Stufen aller Faktoren umfasst.
- Randanpassungen und Bewertung
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- Nur für ungewöhnliche Beobachtungen: Die Randanpassungen, Randresiduen und Bewertungsstatistiken werden nur für die ungewöhnlichen Beobachtungen angezeigt.
- Für alle Beobachtungen: Die Randanpassungen, Randresiduen und Bewertungsstatistiken werden für alle Beobachtungen angezeigt.
- Bedingte Anpassungen und Bewertung
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- Nur für ungewöhnliche Beobachtungen: Die bedingten Anpassungen, Residuen und Bewertungsstatistiken werden nur für die ungewöhnlichen Beobachtungen angezeigt.
- Für alle Beobachtungen: Die bedingten Anpassungen, Residuen und Bewertungsstatistiken werden für alle Beobachtungen angezeigt.
