Le lmerTest
package fournit une anova()
fonction pour les modèles mixtes linéaires avec éventuellement l'approximation de Satterthwaite (par défaut) ou de Kenward-Roger des degrés de liberté (df). Quelle est la différence entre ces deux approches? Quand choisir lequel?
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Réponses:
Je suis également intéressé à découvrir quelle pourrait être la différence. Le mieux que je puisse vous offrir, pour l'instant, est que ce billet de blog suggère que l'approximation de Kenward-Roger est légèrement, mais probablement pas significativement, plus conservatrice que l'approximation de Satterthwaite. L'auteur note également qu'ils sont tous deux plus conservateurs que l'approximation normale, mais encore une fois, pas beaucoup si la taille de l'échantillon est suffisamment élevée. Je ne sais pas si c'était ou non une conclusion généralisable de l'auteur.
Edit: J'ajouterai que l'article «Une comparaison des méthodes d'approximation des degrés de liberté du dénominateur dans le modèle mixte factoriel bidirectionnel déséquilibré» de KB Gregory semble indiquer qu'aucune des méthodes n'est généralement une meilleure méthode, bien qu'il y ait apparemment des occasions où le L'approximation de Kenward-Roger perd un certain niveau de prudence.
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Une autre différence entre les deux méthodes est décrite dans Luke (2017):
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