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Manejo de la no independencia con modelos mixtos

Al analizar datos de estudios cuantitativos, los investigadores suelen encontrarse con un desafío estadístico común: las observaciones no son independientes entre sí. Por ejemplo, si un estudio ecológico se realiza en múltiples ubicaciones geográficas, las observaciones podrían no ser independientes debido a factores ambientales no controlados que difieren entre ellas. O si un estudio de encuesta implica encuestar repetidamente a las mismas personas durante varios meses, es probable que las respuestas de cualquier participante estén correlacionadas a lo largo del tiempo. Realizar una regresión estándar con datos no independientes puede generar inferencias inexactas, pero afortunadamente existen técnicas estadísticas que permiten considerar la no independencia de los datos. Este seminario web, dirigido a investigadores académicos, enseña conceptos y técnicas para gestionar la no independencia mediante modelos lineales de efectos mixtos, incluyendo cómo implementar estas técnicas en la Edición para Estudiantes de JMP , una versión gratuita y completa de JMP exclusivamente para uso académico. Los temas incluyen: Modelos mixtos para la no independencia entre unidades de observación agrupadas o en clúster Modelos mixtos para la no independencia en medidas repetidas tomadas a lo largo del tiempo o el espacio Modelos lineales mixtos generalizados para datos de respuesta no independientes y no normales Obtenga el software JMP gratis para uso académico en jmp.com/estudiante

Modelado estadístico avanzado