Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R

Ce chapitre propose une introduction aux modèles linéaires à effets mixtes. Il couvre différents types d’effets aléatoires, explique comment interpréter les résultats de ces modèles, et passe en revue différentes méthodes d’inférence statistique avec des modèles à effets mixtes en utilisant des données de criminalité du Maryland.

Ce chapitre étend les modèles linéaires à effets mixtes pour inclure des termes d’erreur non normaux via des modèles linéaires généralisés à effets mixtes. En modifiant le modèle pour inclure un terme d’erreur non normal, vous pouvez modéliser davantage de types de données avec des réponses non linéaires. Après un rappel sur les modèles linéaires généralisés, le chapitre aborde les données binomiales et les données de comptage dans le cadre des modèles à effets mixtes.

Ce chapitre montre comment l’analyse de mesures répétées constitue un cas particulier de la modélisation à effets mixtes. Il commence par un rappel sur les tests t appariés et l’ANOVA à mesures répétées. Ensuite, le chapitre utilise un modèle linéaire à effets mixtes pour étudier des données de sommeil. Enfin, il recourt à un modèle linéaire généralisé à effets mixtes pour analyser l’évolution des crimes haineux dans l’État de New York au fil du temps.