Bei der Suche nach Informationen über das Randmodell und das Zufallseffektmodell und wie man zwischen ihnen wählt, habe ich einige Informationen gefunden, aber es war mehr oder weniger eine mathematisch abstrakte Erklärung (wie zum Beispiel hier: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Irgendwo habe ich festgestellt, dass zwischen diesen beiden Methoden / Modellen ( http://www.biomedcentral.com/1471-2288/2/15/ ) erhebliche Unterschiede zwischen Parameterschätzungen festgestellt wurden , das Gegenteil wurde jedoch von Zuur et al . (2009, S. 116; http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-0-387-87458-6). Das Randmodell (verallgemeinerter Schätzgleichungsansatz) liefert bevölkerungsgemittelte Parameter, während die Ergebnisse des Zufallseffektmodells (verallgemeinertes lineares gemischtes Modell) den Zufallseffekt - Subjekt berücksichtigen (Verbeke et al. 2010, S. 49–52; http: / /link.springer.com/chapter/10.1007/0-387-28980-1_16 ).
Ich würde gerne eine Laien-ähnliche Erklärung dieser Modelle sehen, die an einigen Modellbeispielen (im realen Leben) in einer Sprache illustriert ist, die Nicht-Statistikern und Nicht-Mathematikern vertraut ist.
Im Detail würde ich gerne wissen:
Wann sollte ein Randmodell verwendet werden und wann sollte ein Zufallseffektmodell verwendet werden? Für welche wissenschaftlichen Fragen eignen sich diese Modelle?
Wie sind die Ergebnisse dieser Modelle zu interpretieren?
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