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[Sinchen]

Ist das linear gemischte Modell das gleiche wie eine hierarchisch lineare Regressionsgleichung bzw. eine hierarchisch multiple Regression?
Ich komme mit den Begriffen ganz durcheinander....

Danke

[bele]

Von zwei Begriffen zu behaupten, dass sie exakt bedeutungsgleich seien, ist immer eine Herkulesaufgabe. Über sowas schreiben Sprachwissenschaftler ihre Abschlussarbeiten. Im Großen und Ganzen beschreiben diese Begriffe alle eine Suppe, aber in der Geschichte der Begriffe und ihrem gewohnheitsgemäßen Gebrauch gibt es ganz bestimmt feine Unterschiede. Dazu verstehe ich dann auch zu wenig davon.

Der Wikipedia-Artikel "Multilevel model" eröffnet mit diesem Satz:

Multilevel models (also known as hierarchical linear models, linear mixed-effect model, mixed models, nested data models, random coefficient, random-effects models, random parameter models, or split-plot designs) are statistical models of parameters that vary at more than one level.

Nach dieser Definition ist also alles eins. Aber wenig ist dem Akademiker lieber als der Streit um Begrifflichkeiten und dann schreibt halt einer

The blurring of mixed-effects models with the concept of multiple, hierarchical levels of variation results in an unwarranted emphasis on “levels” when defining a model and leads to considerable confusion. It is perfectly legitimate to define models having random effects associated with non-nested factors.

-- da hat auch einer nachgedacht.

Die Frage ist jetzt: Wolltest Du in die semantischen Feinheiten einsteigen oder bist Du erstmal zufrieden mit der Feststellung, dass Du Recht hast und alles irgendwie so eng aneinander hängt, dass es einem wie das Gleiche vorkommen kann?

LG,
Bernhard

[strukturmarionette]

Hi,

- nein


Gruß
S.