Karışık modellerde serbestlik derecesi için Satterthwaite ve Kenward-Roger yaklaşımları

lmerTestPaketi sağlar anova()serbestlik (DF) derecelerinin, isteğe bağlı olarak en Satterthwaite (öntanımlı) veya-Kenward Roger yaklaşımı ile karışık doğrusal modeller için fonksiyon. Bu iki yaklaşım arasındaki fark nedir? Hangisini seçmeli?

— doko
kaynak

Yardımcı makaleye bakın Kuznetsova vd, 2017, lmerTest Paket: Doğrusal Karışık Etki Modellerinde Testler .

— amip diyor Reinstate Monica

Tartışmada, "Bizim uygulamalarımızda, yaklaşım yöntemlerinin sağladığı p değerlerinin genellikle birbirine çok yakın olduğunu gözlemledik. Schaalje, McBride ve Fellingham (2002) 'nin uygunluğunu araştırmak için bir dizi simülasyon gerçekleştirdiler. yaklaşım yöntemleri. Kovaryans yapılarının karmaşıklığının, örneklem büyüklüğünün ve dengesizliğin her iki yaklaşımın performansını da etkilediğini keşfettiler. Ancak, bu faktörler Satterthwaite'in yöntemini Kenward-Roger'ınkinden daha fazla etkiliyor. "

— amip diyor Reinstate Monica

KR'nin Satterthwaite'den daha uygun dfs verdiği iki örnek: stats.stackexchange.com/questions/320895 ve stats.stackexchange.com/questions/84268 .

— amip Reinstate Monica

Başka bir örnek: stats.stackexchange.com/questions/331541 .

— amip diyor Reinstate Monica

R'deki lineer karışık etki modellerinde Steven G. Luke'un önemini değerlendirme makalesi , bu yöntemlerle ilgili bazı güzel karşılaştırmalara sahiptir. REML modellerinden elde edilen KR ve Satterthwaite’lerin daha küçük örnekler için bile kabul edilebilir Tip I hata oranları ürettiği sonucuna varılmıştır.

— cbrnr

Yanıtlar:

Ayrıca, aradaki farkın ne olduğunu bulmakla da ilgileniyorum. Şimdilik, size sunabileceğim en iyi şey, bu blog yazısının Kenward-Roger yaklaşımının Satterthwaite yaklaşımından biraz daha fazla, ama muhtemelen önemli ölçüde daha tutucu olmadığını öne sürdüğüdür. Yazar aynı zamanda normal yaklaşıma göre daha muhafazakar olduklarını, ancak yine de, eğer örneklem büyüklüğü yeterince yüksekse, yine de olmadığını belirtti. Bunun, yazarın genelleştirilebilir bir sonucu olup olmadığından emin değilim.

Düzenleme: KB Gregory tarafından "Dengeli olmayan iki yönlü faktörlü karma modeldeki payda serbestlik dereceleri yaklaşımı yöntemlerinin karşılaştırılması" makalesinin , görünüşte vesilesiyle durumlar olduğu halde, her iki yöntemin de daha iyi bir yöntem olmadığını gösterdiği görülüyor. Kenward-Roger yaklaşımı bir miktar muhafazakarlık kaybeder.

— Bajcz
kaynak

's Kenward-Roger ısrar ediyorsan (hayır "lar") ... Kenward-Roger ... ama genellikle 'ın ... ayrıca bkz olmadan ifade link.springer.com/article/10.1198/108571102726

— Ben Bolker

İki yöntem arasındaki bir başka fark Luke'da (2017) açıklanmıştır:

Hem Kenward-Roger (Kenward & Roger, 1997) hem de Satterthwaite (1941) yaklaşımları, F istatistikleri için serbestlik derecelerini veya t istatistikleri için serbestlik derecelerini tahmin etmek için kullanılır. SAS PROC MIXED, Satterthwaite yaklaşımını kullanır (SAS Institute, 2008). Satterthwaite yaklaşımı ML veya REML modellerine uygulanabilirken, Kenward-Roger yaklaşımı yalnızca REML modellerine uygulanır.
(kalın)

Luke, SG (2017). R'deki lineer karışık etki modellerinde önemini değerlendirme. Behavior Research Methods, 49: 4 , 1494-1502. https://doi.org/10.3758/s13428-016-0809-y

— Angel Lu
kaynak