Resumen de Criterios de información y predictivos para la selección de un modelo lineal mixto

María del Carmen García, Noelia Castellana, Cecilia Rapelli, Liliana Koegel, Mara Catalano

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  In longitudinal studies the experimental units are observed repeatedly in several occasions. Linear mixed models are an important tool for analyzing this type of data because allows modeling separately the multiple response variable measurements (as a function of the covariates) and the correlation between them.

  The model-building process includes: the selection of covariates, the definition of the number of random and fixed effects, and the specification of the random error correlation structure. For the selection of the "optimal" model a wide range of information and predictive criteria are available. The statistical packages use the marginal model to calculate them, prioritizing the inference about population parameters. However, some authors argue that individual random effects are often of interest and introduce the conditional version s of them. The purpose of this paper is to introduce some of these criteria considering both the conditional and marginal version and illustrate its use with data from the “Argentina Household Permanent Survey“. In the application it is observed that the performance of the criteria is dissimilar in terms of

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  En los estudios longitudinales las unidades experimentales se observan repetidamente en varias ocasiones. Una herramienta importante para el análisis de este tipo de datos son los modelos lineales mixtos que permiten modelar las múltiples mediciones de la variable respuesta en función de las covariables y la correlación entre las mismas. La construcción de este tipo de modelos comprende la elección de covariables, la determinación del número de efectos aleatorios y fijos, y la especificación de la estructura de correlación del error aleatorio. Para la selección del modelo “óptimo” existe una amplia gama de criterios de información y predictivos. Los valores que proporcionan los paquetes estadísticos usan para calcularlos la formulación marginal del modelo, priorizando la inferencia sobre los parámetros poblacionales. Sin embargo, algunos autores argumentan que los efectos aleatorios individuales a menudo son de interés e introducen las versiones condicionales de los mismos. El propósito de este trabajo es presentar algunos de estos criterios tanto en su versión marginal como condicional e ilustrar su uso con datos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares. En la aplicación se observa que el desempeño de los mismos es disímil en términos de su comportamiento de elección.