무작위 효과가있는 모델의 중요성을 어떻게 계량합니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />무작위 효과를 포함한 모델을 JMP에서 실행하면 ANOVA 테이블을 계산할 수 없으므로 전체 모델에 대한 p 값이 생성되지 않습니다. 대신 REML Varaince Compenent Estimates가 계산됩니다. 무작위 효과가 포함될 때 전체 모델에 대해 p- 값을 얻는 방법이 있는지 궁금합니다. 저는 P 값이 항상 갈 방법이 아니라는 것을 알고 있습니다. (저는 AICc도 사용하고 있습니다.)하지만 다른 사람들이 내 모델을 해석하는 데 P 값이 필요하다고 생각합니다.
제목 : Re : 모델의 무작위 효과와 의미를 계량하는 방법?AP 가치가 무엇인지 생각해보십시오. 귀무 가설을 기각 할 확률은 대개 주어진 답입니다. 그러나 그것은 몇 가지 가정을 가지고 있습니다. 먼저 어떤 종류의 테스트가 존재한다는 것입니다. 생각할 수있는 유일한 테스트에 대해서는 적합 모델의 로그 가능성을 null 모델과 비교하는 우도 비율 테스트입니다. 합리적인 크기의 데이터 세트와 제한된 수의 모델 매개 변수에 대해 AICc는 사용자가 찾을 수있는 것과 비교할 때 훌륭한 비교기입니다. 그러나 -2 log-likelihoods를 비교 한 카이 제곱 값은 내가 생각할 수있는 유일한 "p 값"생성 테스트입니다.
스티브 덴햄
