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Question sur les tests F dans les GLMM avec erreurs binomialesSalut,
J'ai une question concernant les modèles mixtes linéaires généralisés (GLMM) dans JMP pro. La plupart des statisticiens considèrent qu'il est inapproprié d'utiliser des tests F ou des tests t pour évaluer les contributions des prédicteurs dans les GLM ou les GLMM avec des erreurs binomiales. En effet, les tests F et t sont basés sur des sommes de carrés, qui supposent des erreurs résiduelles normalement distribuées.
Bien que l'utilisation d'une fonction de lien logit permette de linéariser la relation entre les prédicteurs et une variable de réponse binomiale, elle ne normalise pas les résidus. Les modèles binomiaux à effets mixtes sont généralement optimisés en minimisant la vraisemblance logarithmique négative plutôt que les sommes des carrés, ce qui rend les tests de rapport de vraisemblance généralement plus appropriés que les tests F.
Dans ce contexte, pourquoi JMP permet-il le calcul de tests F pour les GLMM avec une distribution binomiale ? JMP propose-t-il une option permettant d'effectuer des tests de rapport de vraisemblance au lieu de tests F dans de tels modèles ? De plus, comment peut-on vérifier la fiabilité des résultats qui rapportent des tests F ?
J’apprécie vos réflexions sur cette question.
Cordialement,
BarbaraAnalyse et modélisation de données de base