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Pregunta sobre pruebas F en GLMM con errores binomialesHola,
Tengo una pregunta sobre los modelos lineales mixtos generalizados (GLMM) en JMP pro. La mayoría de los estadísticos consideran inadecuado utilizar pruebas F o pruebas t para evaluar las contribuciones de los predictores en los modelos lineales mixtos generalizados o GLMM con errores binomiales. Esto se debe a que las pruebas F y t se basan en sumas de cuadrados, que suponen errores residuales distribuidos normalmente.
Si bien el uso de una función de enlace logit ayuda a linealizar la relación entre los predictores y una variable de respuesta binomial, no normaliza los residuos. Los modelos binomiales de efectos mixtos suelen optimizarse minimizando la probabilidad logarítmica negativa en lugar de las sumas de cuadrados, lo que hace que las pruebas de razón de verosimilitud sean generalmente más apropiadas que las pruebas F.
Teniendo en cuenta esto, ¿por qué JMP permite el cálculo de pruebas F para GLMM con una distribución binomial? ¿JMP ofrece una opción para realizar pruebas de razón de verosimilitud en lugar de pruebas F en dichos modelos? Además, ¿cómo se puede verificar la fiabilidad de los resultados que informan pruebas F?
Agradezco sus opiniones sobre este asunto.
Atentamente,
BárbaraAnálisis y modelado de datos básicos