Comment quantifier la signification d'un modèle avec un effet aléatoire?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Lorsque des modèles comprenant un effet aléatoire sont exécutés dans JMP, la table ANOVA ne peut pas être calculée et aucune valeur p n'est générée pour l'ensemble du modèle. Au lieu de cela, les estimations de Compensation de REML Varaince sont calculées. Je me demandais s'il était possible d'obtenir une valeur de p pour l'ensemble du modèle lorsqu'un effet aléatoire est inclus. Je sais que les valeurs p ne sont pas toujours la solution (j'utilise également l'AICc), mais je pense qu'une valeur p est nécessaire pour aider d'autres personnes à interpréter mes modèles.
Re: Comment quantifier la signification d'un modèle avec un effet aléatoire?Pensez à ce qu'est la valeur ap - la réponse donnée est généralement la probabilité qu'une hypothèse nulle soit rejetée. Mais il a quelques hypothèses, la première étant qu'il existe une sorte de test. Le seul test auquel je puisse penser est un test du rapport de vraisemblance, comparant les log-vraisemblances du modèle ajusté au modèle nul. Il s'avère que pour des jeux de données de taille raisonnable et un nombre limité de paramètres de modèle, AICc est un comparateur de qualité. Cependant, la valeur chi-carré de la comparaison des -2 log-vraisemblances est le seul test générateur de "valeur p" auquel je puisse penser.
Steve Denham
