मैं मिश्रित मॉडलिंग के लिए नया हूं और मैं उलझन में हूं कि क्या मैं एक विश्लेषण में यादृच्छिक प्रभाव का उपयोग करने के लिए उपयुक्त हूं। किसी भी सलाह की सराहना की जाएगी।
मेरा अध्ययन यह परीक्षण कर रहा है कि स्तनपायी बहुतायत का एक नया विकसित सूचकांक कितनी अच्छी तरह से स्थापित लेकिन अधिक श्रम गहन सूचकांक के मूल्य की भविष्यवाणी कर सकता है। मैं कई वन पैच में इन सूचकांकों को माप रहा हूं, प्रत्येक वन पैच में कई भूखंडों के साथ।
क्योंकि मैं वन पैच के प्रभाव में सीधे दिलचस्पी नहीं रखता हूं, और क्योंकि मेरे नमूना भूखंडों को वन पैच के भीतर घोंसला दिया जाता है, इसलिए वन पैच को यादृच्छिक प्रभाव के रूप में उपयोग किया जाता है। हालाँकि, मुझे इसके बारे में कुछ सवाल मिले हैं:
सबसे पहले, मुझे पता है कि यादृच्छिक प्रभाव आपको अपने परिणामों को यादृच्छिक कारक के सभी संभावित स्तरों पर सामान्यीकृत करने की अनुमति देते हैं, न कि केवल उन लोगों को जो आपने नमूना किया था। लेकिन यह मुझे लगता है कि इस तरह के अनुमान बनाने के लिए आपके स्तरों को बेतरतीब ढंग से नमूना करना होगा? मेरे वन पैच बेतरतीब ढंग से नमूने नहीं थे, तो क्या मैं अभी भी उन्हें यादृच्छिक प्रभाव के रूप में उपयोग कर सकता हूं?
दूसरा, Ive पढ़ा है कि आप यह परीक्षण कर सकते हैं कि क्या प्रभाव के साथ और बिना मॉडल की तुलना करने के लिए एक संभावना अनुपात परीक्षण जैसे कि यादृच्छिक प्रभाव करना आवश्यक है। मैंने ऐसा किया है, और यह सुझाव देता है कि यादृच्छिक प्रभाव मॉडल डेटा की व्याख्या नहीं करता है और साथ ही एक निश्चित प्रभाव केवल मॉडल है। इसके साथ मेरा मुद्दा यह है कि मेरे भूखंड अभी भी वन पैच के भीतर हैं, और इसलिए शायद स्वतंत्र नहीं हैं। इसलिए, क्या मैं इस LRT दृष्टिकोण का उपयोग यादृच्छिक प्रभाव को छोड़कर सही कर सकता हूं, या क्या मुझे अभी भी इसे नेस्टेडनेस के लिए खाते में शामिल करने की आवश्यकता है? और अगर मैं रैंडम प्रभाव को हटाता हूं, तो क्या यह सत्यापित करने का कोई तरीका है कि वन पैच के भीतर भूखंडों को स्वतंत्र माना जा सकता है?
आपकी सहायताके लिए धन्यवाद!
नीलकंठ