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[glmm]

Hallo zusammen,

ich möchte in SPSS mit Hilfe eines gemischten Modells den Einfluss verschiedener Prädiktoren auf individueller und Gruppen-Ebene (Länder) auf das Outcome einer Krankheit (Schwindel) vorhersagen.
Ich stehe bei der Entwicklung des Modells noch ganz am Anfang und habe bereits ein Problem:
Beim Null-Modell (keine Effekte, nur Intercept und Länder-Variable) beträgt der Akaike 306.459,206.
Bei Hereinnahme der signifikanten festen Effekte Alter und Geschlecht steigt der Wert auf 312.278,326.
Ich habe alle Fälle mit Missings in iregendeiner Variable ausgeschlossen.

Meinem Verständnis nach müsste der Akaike aber nun kleiner werden, da sich das Modell verbessert. Oder liege ich da falsch?
Meine Frage ist daher, ob und wie es möglich sein kann, dass der -2 log pseudo likelihood bei Einschluss signifikanter Effekte ansteigt?

Über eine rasche Antwort und Hilfestellung würde ich mich sehr freuen!

[DHA3000]

https://de.wikipedia.org/wiki/Informationskriterium

Vielleicht wird das untere ausgegeben?

[glmm]

Vielen Dank für die Antwort!
Das untere (Bayessches Informationskriterium) wird zusätzlich ausgegeben. Beide Werte (AIC und BIC) steigen aber bei Hereinnahme signifikanter Effekte...
Wie kann das möglich sein?

[DHA3000]

Nun, in beiden Fällen kompensiert der Strafterm den Zugewinn des Erklärungsgehaltes, auch wenn die Koeffizienten signifikant sind. Schau dir mal die beiden Formeln genauer an.
Du müsstest dies auch durch einen minimalen Anstieg im R² oder gar ein sinken des adjustierten R² sehen können.