Tabela Método para Modelo de efeitos mistos de ajuste

Encontre definições e orientações de interpretação para cada estatística na tabela Método.
Use a tabela Método para garantir que você selecionou o método correto para a análise.
Estimativa de variância

Normalmente, você usa Máxima verossimilhança restrita (REML) porque a estimativa dos componentes de variância do REML é de aproximadamente não viciada, enquanto o estimador de máxima verossimilhança é viciado. No entanto, o vício fica menor para amostras maiores.

Use Máxima verossimilhança (ML) se você precisar testar se um modelo aninhado com menos número de termos de efeitos fixos é tão bom quanto o seu modelo de referência correspondente que tem mais termos de efeito fixos, tendo em conta que ambos os modelos têm o mesmo número de termos aleatórios e estrutura de variância do erro. Especificamente, seja seja o 2 negativo log-verossimilhança do modelo completo, e seja o 2 negativo log-verossimilhança do menor modelo.

Sob a hipótese nula, assintoticamente, siga uma distribuição do qui-quadrado com graus de liberdade igual à diferença no número de parâmetros para termos de efeitos fixos entre o modelo de referência e o modelo aninhado. É possível utilizar o teste da razão de verossimilhança para avaliar se um subconjunto de termos de efeito fixo pode ser removido do modelo de referência.

Para mais informações sobre o teste da razão de verossimilhança dos parâmetros fixos em um modelo de efeitos mistos, consulte West, Welch e Galecki.1

DF para eveitos fixos

Normalmente, você usa Aproximação de Kenward-Roger porque os cálculos usam um estimador ajustado da matriz de covariância para os valores de resposta que reduz o vício de amostras pequenas. Também é possível usar Aproximação de Satterthwaite. Em geral, quanto maior o tamanho da amostra, menor é a diferença entre os dois métodos.

1 B. T. West, K.B. Welch e A.T. Gałecki (2007). Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software, First Edition. Chapman and Hall/CRC (34–36).
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