¿Cuál es la diferencia entre la intersección aleatoria y la pendiente y las regresiones por tema?

Question

He grabado un DV y IV de 20 participantes. El IV es una medida repetida, y mi objetivo es ver cómo la variación en la IV puede explicar las variaciones en la DV. Más específicamente, quiero un coeficiente beta para cada participante.

Mi primer pensamiento fue para configurar un modelo lineal de efectos mixtos con intercepto aleatorio y aleatorio pendientes para cada sujeto. Pero entonces me pregunté a mí mismo: ¿por Qué no puedo ejecutar el 20 por separado ordinario de regresiones lineales (sólo efectos fijos)?

Puedo obtener los mismos coeficientes beta con estos dos métodos? Y si no, ¿dónde estaría la diferencia?

Answer 1

Hay dos diferencias principales, relacionados unos con otros.

1) Correr regresiones separadas para cada sujeto ocupa muchos más grados de libertad, ya que tienen una intersección y la pendiente estimar, para cada sujeto.

2) modelos Mixtos hacer uso parcial de la agrupación; efectos aleatorios se aprietan hacia la media. Básicamente, esto significa que los datos de otros temas informa a su mejor estimación de los parámetros de cualquier tema en particular. Si usted ajuste a sus regresiones por separado (o a través de efectos fijos para cada sujeto), es probable que reciba más valores extremos que si usted hace uso de efectos aleatorios. Tenga en cuenta que la utilidad de este enfoque se basa en la suposición de que los efectos aleatorios provienen de una distribución normal. Generalmente esta es una suposición razonable, pero usted tendrá que considerar si es probable que sean verdaderas en su caso.