Was ist “gemischt” in linear gemischten Modellen?
- Das Modell besteht aus festen Effekten und aus zufälligen Effekten
Aus welchen zwei Klassen von Effekten besteht ein gemischtes Modell ?
- Feste Effekte: steht im Fokus der Untersuchung (Größe, Alter)
- Zufällige Effekte: steht nicht im Fokus der Untersuchung
- erlaubt Aufteilung der Varianz der AV
In welchen zwei Ausprägungen treten zufällige Effekte auf?
- Zufällige Konstenen
- Zufällige Steigungen
Welche Annahme für den Fehlerterm der allgemeinen linearen Modelle ist verletzt, wenn die Daten geclustert sind ?
- Annahme der unabänigkeit der Residuen ist verletzt, da die Daten in einem Cluster korrelieren
Definieren sie feste und zufällige Faktoren mithilfe der Stichprobengröße
- Fest: Vollerhebung der Cluster Stufen bsp Geschlecht, alter
- zufällig: Teilerhebung
Was versteht man unter Cluster Daten im Zusammenhang von linear gemischten Modellen ?
Daten sind nicht unabhängig sondern wahrscheinlich korreliert
Was versteht man unter Längsschnittdaten ?
Daten die über mehrere Zeiträume wiederholt gemessen werden
Geben Sie ein Beispiel für Repeated Meansures Daten die wir nicht auch als Längsschnittdaten bezeichnen können
- Geclusterte Längsschnittdaten
- wiederholte Messdaten eines Individuums
- z.B Blutdruck
Welcher Kennwert wird für einen Zufallsfaktor geschätzt ?
- Dispersionswert: Varianz & Standardabweichung
Welche 3 Annahmehen/ Eigenschaften an die Daten haben linear gemischte Modelle ?
1) Abhängige Variable Y ist stetig
2) Modell ist linear in den Parametern
3) Beobachtung sind nicht unabhängig
Was ist der große Unterschied im Estimate für die UV bei linearen Regressionen und gemischten Modell ?
- Lineare Regressionen: Alle Beobachtungen sind unabhängig von einander
- gemischte Modelle: modelliert Einfluss der Cluster als zufällige Effekte
