Robustness of Generalized Linear Mixed Models for Split-Plot Designs with Binary Data

This paper examined the robustness of generalized linear mixed model (GLMM). The GLMM estimates fixed and random effects, it is especially useful when dependent variable binary. It also involves repeated measures, since can correlation. present study used Monte Carlo simulation to analyze empirical Type I error rates GLMMs in split-plot designs. variables manipulated were sample size, group number correlation between measures. Extreme conditions considered, including small samples, unbalanced groups, different each (pairing size measures). For balanced results showed that effect was robust under all conditions, while for groups tended be conservative with positive pairing liberal negative pairing. Regarding time interaction showed, both that: (a) test low (.2), but medium values (.4 .6), (b) pairing, latter. Este artículo examina la robustez del modelo lineal mixto generalizado (GLMM, por sus siglas en inglés). El estima efectos fijos y aleatorios es especialmente útil cuando dependiente binaria. También de medidas repetidas, ya que puede modelar correlación. presente estudio utilizó simulación a fin analizar las tasas Tipo empíricas los diseños split-plot. Las manipuladas fueron el tamaño muestra, grupo, número repetidas correlación entre repetidas. se consideraron condiciones extremas, tales como muestras pequeñas, grupos no balanceados diferente cada grupo (emparejamiento repetidas). Para balanceados, resultados mostraron efecto era robusto todas condiciones, mientras para tendía ser conservador con emparejamiento positivo negativo. Con respecto tiempo e interacción, mostraron, tanto que: prueba fue robusta baja ​​pero conservadora valores medios negativo, este último.