Gemengd effectenmodel
Een gemengd effectenmodel (of lineair gemengd model) breidt gewone regressie uit door zowel vaste effecten — parameters op populatieniveau die alle waarnemingen delen — als willekeurige effecten op te nemen die variabiliteit op subject-, groeps- of clusterniveau vastleggen. Het is het standaardinstrument voor herhaalde metingen, longitudinale en multilevelgegevens waarbij waarnemingen binnen dezelfde eenheid gecorreleerd zijn.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+5 more
Bronnen
- Laird, N. M., & Ware, J. H. (1982). Random-effects models for longitudinal data. Biometrics, 38(4), 963–974. DOI: 10.2307/2529876 ↗
- Pinheiro, J. C., & Bates, D. M. (2000). Mixed-Effects Models in S and S-PLUS. Springer. ISBN: 978-0387989570
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Mixed Effects Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/mixed-effects-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayes' Gemiddeld Effect ModelStatistiek↔ compare
- Generaliseerde Lineaire Modellen (GLM)Statistiek↔ compare
- Hiërarchisch Lineair Model (HLM)Statistiek↔ compare
- Multilevel ModellerenOnderzoeksstatistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →