Hiërarchische en Mixed-Effects-modellen in R

Dit hoofdstuk is een introductie tot lineaire mixed-effects-modellen. Het behandelt verschillende typen random effects, legt uit hoe je de resultaten van lineaire mixed-effects-modellen interpreteert, en bespreekt verschillende methoden voor statistische inferentie met mixed-effects-modellen aan de hand van misdaaddata uit Maryland.

Dit hoofdstuk breidt lineaire mixed-effects-modellen uit met niet-normale fouttermen via gegeneraliseerde lineaire mixed-effects-modellen. Door het model aan te passen met een niet-normale foutterm kun je meer soorten data met niet-lineaire responsen modelleren. Na een herhaling van generalized linear models onderzoekt het hoofdstuk binomiale data en teldata in de context van mixed-effects-modellen.

Dit hoofdstuk laat zien hoe repeated-measures-analyse een speciaal geval is van mixed-effects-modellering. Het hoofdstuk begint met een herhaling van gepaarde t-toetsen en repeated measures-ANOVA. Daarna gebruikt het een lineair mixed-effects-model om slaapstudie-data te onderzoeken. Tot slot gebruikt het een gegeneraliseerd lineair mixed-effects-model om haatmisdaaddata uit de staat New York in de tijd te bestuderen.