R: Bootstrap Mehrebenenanalyse mit R (lme4 package)
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Bootstrapping als robuste Schätzmethode, wenn
Bootstrapping als robuste Schätzmethode, wenn beim Linear Mixed Effects Model (= Mehrebenenanalyse) die Normalverteilungsannahme verletzt ist.
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Wichtiger Hinweis: Die Ausführungen zur Interpretation der Konfidenzintervalle für die Varianzen/Standardabweichungen der Zufallseffekte (Random Intercept, Random Slope) sind im Video so nicht korrekt, da diese die 0 eigentlich nie einschließen können (weil sie nicht negativ werden können). Es macht m.E. schon Sinn, sich diese KIs anzusehen, aber eher für die qualitative Beurteilung der Bandbreite der Schätzung, nicht für die Aussage signifikant ja/nein.
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Wichtiger Hinweis: Die Ausführungen zur Interpretation der Konfidenzintervalle für die Varianzen/Standardabweichungen der Zufallseffekte (Random Intercept, Random Slope) sind im Video so nicht korrekt, da diese die 0 eigentlich nie einschließen können (weil sie nicht negativ werden können). Es macht m.E. schon Sinn, sich diese KIs anzusehen, aber eher für die qualitative Beurteilung der Bandbreite der Schätzung, nicht für die Aussage signifikant ja/nein.
ماه قبل
در تاریخ 1403/05/09 منتشر شده
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