Los modelos de efectos mixtos son útiles para datos con más de una fuente de variabilidad aleatoria. Por ejemplo, cuando tenemos un resultado medido más de una vez en la misma persona, debemos tener en cuenta la variabilidad tanto dentro de la persona como entre personas.
La desarrolladora de JMP Elizabeth Claassen y coautora de JMP para modelos mixtos adopta un enfoque práctico para dar sentido a los datos. Cuando apoyó a los estudiantes del Laboratorio de Consultoría Estadística de la Universidad de Nebraska-Lincoln, frustró a quienes buscaban una solución de modelo mixto para un experimento diseñado y solo querían una respuesta rápida. “Para determinar la exactitud de un modelo mixto, primero hay que explicar la relación entre los factores y la respuesta en el experimento”, decía. "Empecemos por dibujarlo en papel".
El 2 y 9 de diciembre, Elizabeth traerá este enfoque práctico a sus Tutoriales para desarrolladores, donde compartirá su experiencia sobre las capacidades del modelo mixto JMP Pro que ayudó a desarrollar y brindará ejemplos de cuándo y por qué las técnicas son útiles. Ella desacreditará (o tal vez confirmará) algunos rumores mixtos sobre modelos.
Rumor 1: ¿Cómo se informan los resultados de un modelo lineal mixto? No se distraiga con los valores p. Guían, no dictan, la toma de decisiones .
Rumor 2: ¿Cómo se informa cuán variable es el efecto entre individuos? Mire las estimaciones de efectos aleatorios.
Rumor 3: Los componentes de la varianza negativa no permiten interpretaciones de modelos mixtos.
Rumor 4: ¿Son valiosas las estimaciones de efectos fijos? Sí, representan los efectos promedio más aproximados en la población.
Rumor 5: Los modelos mixtos no son buenos cuando faltan datos o los tamaños de grupo son desiguales.
Chris Gotwalt, científico jefe de datos de JMP, también le da crédito a Elizabeth por implementar los intervalos de confianza de Satterthwaite en la plataforma JMP Pro 16 Fit Mixed, lo que hace que la estimación de intervalos de combinaciones lineales de componentes de varianza sea mucho más fácil para los usuarios de JMP. Elizabeth, claramente una persona con múltiples talentos, reveló cómo sus intereses externos se relacionan con su pasión por la programación. Vamos, ¿tejer es como codificar? ¿En realidad?
Vea los videos, incluidas las discusiones, de los seminarios web en vivo del 2 y 9 de diciembre de 2021.
