不適切なGLMM使用例

TREEのGLMM総説のSupplementary dataにて、不適切なGLMM使用例がまとめられている。

1. PQLを、偏りが生じる可能性のある状況下で使用している。
   • 2値応答変数
   • 平均が5未満のポアソン分布応答変数
   • グループあたりの成功数が5未満の2項分布応答変数
2. ランダム効果の水準が少なすぎる。
   • ランダム効果の水準が4未満
   • 間違いではないが、ランダム効果の標準偏差の推定値が不正確になる。
3. 正規分布のデータの解析にGLMMを使用している。
   • 間違いではないが、不必要に複雑。LMMを使用すればよい。
4. ランダム効果や、過分散のある状況での固定効果の検定のためには、自由度の推定値が必要であるが、その方法としてデフォルトのあまり正確でない方法("between-within" method)を使用している。

タグ：glmm