Generalized score test of homogeneity for mixed effects models
混合效应模型同质性的广义得分检验AI 解读 ↓
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混合效应模型同质性的广义得分检验
- 研究问题
- 在混合效应和潜变量模型中，如何检验所有方差分量为零的同质性假设，并减少既有检验对限制性假设的依赖？
- 方法与思路
- 作者基于一般混合效应模型构造检验统计量，推导渐近分布及条件重抽样程序，并建立参数索引随机二次型的不变性原理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提检验获得渐近分布与重抽样近似的理论支持，并通过模拟和真实数据展示其经验表现及应用。
- 阅读关注点
- 应核对零方差分量的边界处理、未识别参数如何进入统计量，以及不变性原理和重抽样有效性所需条件。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；所谓温和条件和模拟结果未展开，不能据此宣称适用于所有混合效应模型。
原文摘要
Many important problems in psychology and biomedical studies require testing for overdispersion, correlation and heterogeneity in mixed effects and latent variable models, and score tests are particularly useful for this purpose. But the existing testing procedures depend on restrictive assumptions. In this paper we propose a class of test statistics based on a general mixed effects model to test the homogeneity hypothesis that all of the variance components are zero. Under some mild conditions, not only do we derive asymptotic distributions of the test statistics, but also propose a resampling procedure for approximating their asymptotic distributions conditional on the observed data. To overcome the technical challenge, we establish an invariance principle for random quadratic forms indexed by a parameter. A simulation study is conducted to investigate the empirical performance of the test statistics. A real data set is analyzed to illustrate the application of our theoretical results.