@jiancao , Ihre GLMM-Präsentation zur Jahresmitte beinhaltete ein Beispiel (Beispiel Nr. 2), in dem Sie einen zufälligen Effekt für einen Faktor mit nur einer Beobachtung pro Stufe angegeben haben: Es gab eine Beobachtung pro Proband in einer klinischen Studie, aber Sie haben den Probanden als zufälligen Effekt in aufgenommen berücksichtigen zusätzliche Variabilität von Subjekt zu Subjekt. Ich habe gemischte Modelle im Zusammenhang mit normalen Antwortverteilungen gelernt, bei denen wiederholte Messungen erforderlich sind, um Zufallseffekte zu schätzen, daher bin ich mit dieser Verwendung von Zufallseffekten nicht vertraut.
Zwei Fragen:
- Warum sind keine wiederholten Messungen notwendig, um zufällige Effekte in GLMMs abzuschätzen?
- Ist die Verwendung von zufälligen Effekten in GLMMs auf Daten nicht wiederholter Messungen Ihrer Erfahrung nach üblich? Wenn es nicht üblich ist, würde ich es wahrscheinlich vermeiden, ein solches Beispiel in GLMM-Demos zu präsentieren, und mich einfach an Daten mit wiederholten Messungen halten.
