Diferencia entre modelos marginales y condicionales


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Un modelo marginal explica la correlación dentro de cada grupo. Un modelo condicional también tiene en cuenta la correlación dentro de cada grupo.

Mis preguntas son:

  1. ¿Un modelo marginal modela los efectos principales en una población mientras que un modelo condicional modela los efectos principales dentro de un grupo y en una población?
  2. La interpretación de los coeficientes de un modelo marginal es básicamente la misma que "modelo regular". Pero, ¿qué pasa con los coeficientes de un modelo condicional?

Respuestas:


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Sí, las interpretaciones son bastante similares a los "modelos regulares", y la principal distinción entre ellos es si está comparando observaciones dentro del mismo grupo o en todos los grupos.

En un modelo condicional típico, también conocido como un modelo condicionalmente especificado o un modelo mixto, los coeficientes tienen interpretaciones específicas de clúster. Los coeficientes de una covariable es una medida de la diferencia en la respuesta media, en el mismo grupo, en las observaciones para las cuales las covariables específicas difieren en una unidad y todas las demás covariables son idénticas. Dependiendo de la función de enlace, la "medida de la diferencia" puede ser una diferencia, o una relación logarítmica, o una razón de probabilidad logarítmica. Una excepción es la intersección, que no describe una diferencia, sino que da la respuesta media en observaciones para las cuales todas las covariables y los efectos aleatorios son cero.

En un modelo marginal, los coeficientes tienen interpretaciones promediadas por la población. Excepto la intersección, los coeficientes describen diferencias en la respuesta media, pero ahora en todas las observaciones (y, por lo tanto, en todos los grupos). El coeficiente de una covariable es la diferencia en la respuesta media (o log-ratio de medias, etc.) por unidad de diferencia en esa covariable, en observaciones para las cuales todas las demás covariables son idénticas. Tenga en cuenta que esta definición es independiente de si las comparaciones están en el mismo grupo o no.

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