Unterschied zwischen Mehrebenenmodellierung und Mischeffektmodellen?

Was ist der Unterschied zwischen Mehrebenen- / Hierarchiemodellierungs- und Mischeffektmodellen?

Wikipedia betrachtet sie als gleich, dh zwei verschiedene Namen für dieselbe Sache. Aber ich denke, sie sind nicht genau gleich. Könnte jemand den theoretischen Unterschied erklären?

Vielleicht sind die "Mixed Effects Models" nur ein Ansatz zur Lösung von Multilevel-Problemen?

Abschnitt 2.2.2.1 aus dem lme4-Buch

Da jede Probenstufe mit nur einer Chargenebene auftritt, wird die Probe innerhalb der Charge verschachtelt. Einige Präsentationen von Modellen mit gemischten Effekten, insbesondere solche, die sich auf die Mehrebenenmodellierung [Rasbash et al., 2000] oder hierarchische lineare Modelle [Raudenbush und Bryk, 2002] beziehen, hinterlassen den Eindruck, dass man nur zufällige Effekte in Bezug auf definieren kann Faktoren, die verschachtelt sind. Dies ist der Ursprung der Begriffe „mehrstufig“, die sich auf mehrere verschachtelte Variabilitätsebenen beziehen, und „hierarchisch“, wobei auch das Konzept einer Hierarchie von Ebenen verwendet wird. Um fair zu sein, beschreiben beide Referenzen die Verwendung von Modellen mit zufälligen Effekten, die mit nicht verschachtelten Faktoren verbunden sind, aber solche Modelle werden tendenziell als Sonderfall behandelt.

Das Verwischen von Modellen mit gemischten Effekten mit dem Konzept mehrerer hierarchischer Variationsebenen führt zu einer ungerechtfertigten Betonung von „Ebenen“ bei der Definition eines Modells und führt zu erheblicher Verwirrung. Es ist absolut legitim, Modelle mit zufälligen Effekten zu definieren, die mit nicht verschachtelten Faktoren verbunden sind. Die Gründe für die Betonung der Definition zufälliger Effekte nur in Bezug auf verschachtelte Faktoren liegen darin, dass solche Fälle in der Praxis häufig auftreten und dass einige der Berechnungsmethoden zur Schätzung der Parameter in den Modellen nur leicht auf verschachtelte Faktoren angewendet werden können