Podemos modelo no factores aleatorios como al azar en un negocio multinivel/diseño jerárquico?

Question

La distinción entre lo estrictamente variables aleatorias (que debe ser modelado como tal) y no variables aleatorias que algunos sostienen que podría ser modelado como al azar si es un jerárquica/modelo multinivel, es borrosa para mí.

Bates y Bolker ejemplifican los efectos aleatorios con los casos de verdadera aleatoriedad, e.g la calidad de los productos seleccionados al azar de las muestras. A pesar de que su lme4 trabajo es increíble, es todavía poco claro dónde está la línea que va entre aleatorios y no aleatorios. Los debates en las ciencias sociales hace esto aún más borrosa. Multinivel/modelos jerárquicos y modelos de efectos aleatorios son computacionalmente igualdad en lme4, entonces, ¿dónde trazamos la línea?

Por ejemplo, tengo un conjunto de datos con medidas repetidas en varias personas (que es al azar!) pero yo creo, y los resultados de lme4 muestran que una gran proporción de la varianza se encuentra dentro de sus variables socioeconómicas (como la zona de vida, raza, etc). Estas variables no son al azar, pero los modelos multinivel argumentan que estos podrían ser utilizados como tales. Otros ejemplos provienen de estudios om estudiantes de los grados, normalmente de anidación de los estudiantes dentro de maestros y en las escuelas. Todas estas variables son constantes.

Podemos modelo no aleatoria de factores como el azar si es posible en el reino de multinivel (jerárquica) de los modelos?

Answer 1

Estoy desconcertado por la pregunta. Sé que dices que entender fijo o de efectos aleatorios, pero tal vez usted no lo entienden de la misma manera en que lo hago. He publicado una vez extendida extracto de una prensa de libro capítulo aquí lo que explica mi punto de vista (más bien pragmático, bastante estrechamente alineado con Andrew Gelman).

Más directamente, respondiendo a la pregunta:

• no (OMI) ningún sentido para incluir los efectos principales de las variables socioeconómicas tales como los ingresos como al azar. Si tiene más de una medición de los ingresos por persona, que podría incluir el individuo como una agrupación de variables y permitir que los efectos de la renta de la respuesta (lo que sea) que varían entre los individuos.
• La raza parece tener más sentido como un efecto fijo, y es poco probable que usted va a ser capaz de medir un individuo bajo los efectos de más de una raza, pero es posible que (por ejemplo) y ser capaz de caracterizar la variación aleatoria en los efectos de la carrera a través de diferentes países. Usted podría tratar como un efecto aleatorio (es decir, el modelo de las diferencias entre las razas como se dibuja a partir de una distribución Normal), pero es probable que sea poco práctico, ya que probablemente no va a tener suficiente de las diferentes razas en el conjunto de datos, y sería difícil para mí para venir para arriba con un buen argumento conceptual para esto ...
• "zona de vida" sentido como una agrupación de variables, que sin duda podría ser razonable con efecto aleatorio (es decir, la intersección podría variar a través de zonas de vida). Individuo probablemente sería anidado dentro del área, a menos que los individuos se mueven entre áreas a lo largo de la escala de tiempo de su estudio.
• su situación parece ser el caso de que tenga algún azar de la variación entre individuos, sino que también tienen el nivel individual de las covariables. La adición de estos a nivel individual covariables (raza, ingresos, etc.) para el modelo de cuenta de algunas de las entre-la variabilidad individual (y es probablemente una buena idea).

Puede agregar claridad para distinguir entre las variables de agrupación (que debe ser categórica), que representa a los grupos a través de la cual las cosas varían, y los efectos, que son las diferencias en algunos parámetros/efecto (generalmente de la intersección, pero podrían ser los efectos de ingreso/educación/lo que sea) a través de los niveles de algunos grupos de la variable.

actualización: me voy a tomar la libertad de dar algunos contrapunto a su

Mi comprensión de los efectos aleatorios: los factores que son seleccionados al azar de una población;

• Tal vez, depende de su perspectiva filosófica. Esto es necesario en la clásica, frecuentista paradigma, pero me gustaría que se relaje un poco por preguntar si es razonable para el tratamiento de los efectos como sorteos de unos hipotéticos de la población. (Los clásicos ejemplos aquí son (1) exhaustiva de muestreo (lo que si usted tiene las medidas para cada barrio de la ciudad, o cada región/provincia/estado en un país? Se puede tratar como sorteos de algunos superpopulation? y (2) períodos de tiempo medido de forma secuencial (por ejemplo, años 2002-2012). En ambos casos, me atrevería a decir que hace pragmático sentido a modelarlos con efectos aleatorios.)

los niveles del factor es de poco interés;

• no necesariamente. No creo que la idea de que los efectos aleatorios debe ser molestia variables sostiene en la práctica. Por ejemplo, en la cría de animales de análisis uno puede ser muy interesada en conocer el valor de cría (BLUP) de un animal en particular. (El llamado nivel de enfoque tiene algunas implicaciones de cómo se comparan los modelos.)

las variables son factores no observados.

No estoy seguro de lo que esto significa. Usted sabe lo vecindario de cada observación proviene de la derecha? Cómo es que "no"? (Si usted sospecha de la agrupación en clústeres en los datos basándose en desapercibida factores que usted necesita para adaptarse a un discreto modelo de mezcla.) Si te refieres a que no sabes por qué barrios son diferentes, no creo que importa aquí.

Así que tome el barrio como un ejemplo. Es mi variable de interés principal, los niveles son importantes. Yo uso los modelos mixtos y comprobar que una gran cantidad de variación se encuentra dentro de ella.

La única razón por la que puedo pensar en no utilizar barrio como un efecto aleatorio sería si sólo había medido un pequeño número (digamos <6) de los barrios.