Zusammenfassung
Gemischte Modelle (mixed models) beziehen in den Präadiktor $$[\eta = x'\beta]$$ linearer, generalisierter linearer und kategorialer Modelle neben den bislang betrachteten festen Effekten auch zufällige Effekte oder Koeffizienten ein. Man spricht deshalb auch von Modellen mit zufälligen Effekten (random effects models). Ein wichtiger Anwendungsbereich dieser Modelle ist die Analyse von Longitudinaldaten, die sich durch zeitlich wiederholte Beobachtungen von Individuen bzw. Objekten im Rahmen von Längsschnittstudien ergeben. Engverwandt damit ist die Analyse von sogenannten Clusterdaten, wenn aus Primäreinheiten(Cluster, Klumpen) mehrere Objekte ausgewählt und zugehörige Variablen erhoben werden. In Querschnittsstudien können die Cluster oder Primäreinheiten zum Beispiel Kliniken, Schulen oder Firmen sein, in denen jeweils an einer – unter Umständen auch kleinen – Teilstichprobe von Patienten, Schülern oder Kunden Daten zu interessierenden Variablen erhoben werden.
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Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S. (2009). Gemischte Modelle. In: Regression. Statistik und ihre Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-01837-4_6
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