Tura,
Em síntese é o seguinte: Quando trata um efeito como aleatório, ou se ele tem
esse perfil, quer dizer que o grupo que foi tratado como aleatório tem uma
distribuição de probabilidade além do erro é claro. Isso é perfeito, pois agora
podemos extrapolar nossa inferência para uma população, ao contrário de quando
tratamos um grupo como efeito fixo, em que podemos somente fazer inferências
para aquele grupo de observações por meio de comparações de médias. Suponhamos
um exemplo bem esdrúxulo, que você avaliou o índice de infecção hospitalar por
um novo vírus mortal chamado SAS em dez hospitais públicos. Se hospitais for
tratado como efeito fixo, a sua inferência será restrita apenas ao grupo de
hospitais em estudo. Se for tratado como aleatório, a inferência pode
ser extrapolada para todos os hospitais daquela região, estado ou país. Os
componentes da variância nada mais é do que a Esperança do Quadrado Médio
daquela fonte de variação. Por exemplo, o componente da variância do erro é:
E(QMerro) = sigma² erro, pois ele é aleatório. A componente da variância de
hospital caso ele seja fixo, e supondo um delineamento simples é: E(QMhospital)
= repetição Somatório (hospital)² + sigma² erro. Se ele for aleatório, o grupo
passa a ter uma variância inerente a ela. E(QMhospital) = repetição sigma²
hospital + sigma²erro. É claro que tudo isso irá depender do seu objetivo. Pode
ser que o seu interesse não esteja no efeito aleatório.
Para maiores detalhes veja: "Applied Mixed Models in Medicine". Helen Brown e
Robin Prescott. Caso não tenha o livro me avise que eu lhe envio.
Abraço.
Allaman
(S,f,P)
M.Sc Ivan Bezerra Allaman
Zootecnista
Doutorando em Produção Animal/Aquicultura - UFLA
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