Unterschied zwischen Rand- und Bedingungsmodellen

Ein Randmodell berücksichtigt die Korrelation innerhalb jedes Clusters. Ein bedingtes Modell berücksichtigt auch die Korrelation innerhalb jedes Clusters.

Meine Fragen sind:

1. Modelliert ein Randmodell die Haupteffekte in einer Population, während ein bedingtes Modell die Haupteffekte innerhalb eines Clusters und in einer Population modelliert?
2. Die Interpretation der Koeffizienten eines Randmodells entspricht im Wesentlichen dem "regulären Modell". Aber was ist mit den Koeffizienten eines bedingten Modells?

Ja, die Interpretationen sind "regulären Modellen" ziemlich ähnlich, und der Hauptunterschied zwischen ihnen besteht darin, ob Sie Beobachtungen innerhalb desselben Clusters oder über alle Cluster hinweg vergleichen.

In einem typischen bedingten Modell - auch als bedingt spezifiziertes Modell oder gemischtes Modell bekannt - haben die Koeffizienten clusterspezifische Interpretationen. Die Koeffizienten einer Kovariate sind ein Maß für den Unterschied in der mittleren Antwort im selben Cluster bei Beobachtungen, bei denen sich die spezifischen Kovariaten um eine Einheit unterscheiden und alle anderen Kovariaten identisch sind. Abhängig von der Verknüpfungsfunktion kann das "Maß für die Differenz" eine Differenz oder ein logarithmisches Verhältnis oder ein logarithmisches Quotenverhältnis sein. Eine Ausnahme bildet der Achsenabschnitt, der keinen Unterschied beschreibt, sondern die mittlere Antwort in Beobachtungen angibt, für die alle Kovariaten und die zufälligen Effekte Null sind.

In einem Randmodell haben die Koeffizienten bevölkerungsgemittelte Interpretationen. Mit Ausnahme des Abschnitts beschreiben die Koeffizienten Unterschiede in der mittleren Antwort, jetzt jedoch über alle Beobachtungen (und damit über alle Cluster hinweg). Der Koeffizient einer Kovariate ist die Differenz der mittleren Antwort (oder des logarithmischen Verhältnisses der Mittelwerte usw.) pro Einheitsdifferenz in dieser Kovariate bei Beobachtungen, für die alle anderen Kovariaten identisch sind. Beachten Sie, dass diese Definition unabhängig davon ist, ob sich die Vergleiche im selben Cluster befinden oder nicht.