मिश्रित मॉडल में स्वतंत्रता की डिग्री के लिए केटरवाइट बनाम केनवर्ड-रोजर सन्निकटन

Question

lmerTestपैकेज एक प्रदान करता है anova()स्वतंत्रता (DF) की डिग्री की वैकल्पिक Satterthwaite के (डिफ़ॉल्ट) या Kenward-रोजर की सन्निकटन के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए कार्य करते हैं। इन दोनों दृष्टिकोणों में क्या अंतर है? कब किसे चुनना है?

Comments

साथी पेपर कुज़नेत्सोवा एट अल, 2017, लमेरटेस्ट पैकेज देखें: टेस्ट इन लीनियर मिक्स्ड इफेक्ट्स मॉडल ।

— अमीबा का कहना है कि

चर्चा में वे कहते हैं "हमारे अभ्यास से, हमने देखा कि सन्निकटन विधियों को प्रदान करने वाले p मान आम तौर पर एक-दूसरे के बहुत करीब होते हैं। स्कैल्जे, मैकब्राइड, और फेलिंगहम (2002) ने उपयुक्तता की जांच करने के लिए कई सिमुलेशन का प्रदर्शन किया। सन्निकटन विधियाँ। उन्होंने पाया कि सहसंयोजक संरचनाओं की जटिलता, नमूना आकार और असंतुलन दोनों सन्निकटन के प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। हालांकि, ये कारक केनवर्थ-रोजर की तुलना में Satterthwaite की विधि को अधिक प्रभावित करते हैं। "

— अमीबा का कहना है कि मोनिका

दो उदाहरण जहां KR, Satterthwaite से अधिक उपयुक्त dfs देता है: आंकड़े . stackexchange.com/questions/320895 और ysts.stackexchange.com/questions/84268 ।

— अमीबा का कहना है कि पुनर्जीवित मोनिका

एक अन्य उदाहरण: आंकड़े ।stackexchange.com / questions / 331541 ।

— अमीबा का कहना है कि मोनिका

लेख स्टीवन जी ल्यूक द्वारा आर में रेखीय मिश्रित प्रभाव मॉडल में मूल्यांकन महत्व इन तरीकों में से कुछ अच्छा तुलना है। यह निष्कर्ष निकालता है कि REML मॉडल से प्राप्त KR और Satterthwaite दोनों छोटे नमूनों के लिए भी स्वीकार्य टाइप I त्रुटि दर का उत्पादन करते हैं।

— cbrnr

Answer 1

मुझे यह पता लगाने में भी दिलचस्पी है कि अंतर क्या हो सकता है। सबसे अच्छा मैं आपको अभी तक की पेशकश कर सकता हूं, यह है कि इस ब्लॉग पोस्ट से पता चलता है कि केनवर्ड-रोजर सन्निकटन थोड़ा सा है, लेकिन संभवत: Satterthwaite सन्निकटन की तुलना में अधिक रूढ़िवादी नहीं है। लेखक यह भी नोट करता है कि वे दोनों सामान्य सन्निकटन की तुलना में अधिक रूढ़िवादी हैं, लेकिन फिर से, नमूना आकार काफी अधिक होने पर ज्यादा नहीं। मुझे यकीन नहीं है कि यह लेखक का एक सामान्य निष्कर्ष था या नहीं, हालांकि।

संपादित करें: मैं यह जोड़ूंगा कि " केबी ग्रेगरी द्वारा " असंतुलित दो तरफा फैक्टरियल मिक्स्ड मॉडल में स्वतंत्रता सन्निकटन विधियों की हरकतों की तुलना " लेख से संकेत मिलता है कि न तो विधि आमतौर पर एक बेहतर विधि है, हालांकि जाहिरा तौर पर ऐसे अवसर हैं जहां केनवर्ड-रोजर सन्निकटन कुछ स्तर की रूढ़िवादिता खो देता है।

Comments

यह केनवर्ड-रोजर (कोई "s") नहीं है ... केनवर्ड-रोजर अगर आप जोर देते हैं ... लेकिन आमतौर पर बिना व्यक्त किया ... यह भी देखें। link.springer.com/article/10.1198/108571102726

— बेन बोल्कर

Answer 2

ल्यूक (2017) में दो तरीकों के बीच एक और अंतर बताया गया है:

Kenward-Roger (Kenward & Roger, 1997) और Satterthwaite (1941) दोनों दृष्टिकोणों का उपयोग एफ आँकड़ों के लिए स्वतंत्रता की डिग्री या टी आँकड़ों के लिए स्वतंत्रता की डिग्री का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। SAS PROC MIXED Satterthwaite सन्निकटन (SAS Institute, 2008) का उपयोग करता है। जबकि Satterthwaite सन्निकटन को ML या REML मॉडल में लागू किया जा सकता है, जबकि Kenward-Roger सन्निकटन केवल REML मॉडल पर लागू होता है।
(मेरे बोल्ड)

• ल्यूक, एसजी (2017)। आर। व्यवहार अनुसंधान विधियों, 49: 4 , 1494-1502 में रैखिक मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल में महत्व का मूल्यांकन । https://doi.org/10.3758/s13428-016-0809-y