Corrigez-moi si je me trompe ici:
Conceptuellement, il y a quatre effets possibles: interception fixe, coefficient fixe, interception aléatoire, coefficient aléatoire. La plupart des modèles de régression sont des «effets aléatoires», ils ont donc des interceptions et des coefficients aléatoires. Le terme «effet aléatoire» est entré en usage par opposition à «effet fixe».
On appelle «effet fixe» lorsqu'une variable affecte une partie de l'échantillon, mais pas la totalité. La version la plus simple d'un modèle à effet fixe (conceptuellement) serait une variable factice, pour un effet fixe avec une valeur binaire. Ces modèles ont une interception aléatoire unique, des coefficients à effets fixes et des coefficients de variables aléatoires.
Le niveau suivant de complication (conceptuellement) est celui où l'effet fixe n'est pas binaire, mais nominal, avec de nombreuses valeurs. Dans ce cas, ce qui est généré est un modèle avec de nombreuses intersections (une pour chacune des valeurs nominales). Vous obtenez ici les "lignes multiples" classiques d'un modèle de données de panel , dans lesquelles chacune des "options" d'une variable à effet fixe obtient son propre effet. L'avantage de regrouper toutes les séries de données spécifiques à un facteur dans une seule régression (plutôt que de traiter chaque facteur de l'effet fixe comme sa propre régression) est que vous pouvez regrouper la variance de tous les effets différents dans une équation, et ainsi de suite. obtenir de meilleures valeurs (plus certaines) pour tous vos coefficients.
Le «troisième niveau» de complication serait le cas où «l'effet fixe» est lui-même une variable aléatoire, sauf que ses effets sont «fixés» pour n'affecter qu'un sous-ensemble de l'échantillon. A ce stade, le modèle aurait une interception aléatoire, plusieurs interceptions fixes et plusieurs variables aléatoires. Je pense que c'est ce qu'on appelle un modèle à «effets mixtes»?
Les modèles à «effets mixtes» sont utilisés pour la modélisation à plusieurs niveaux (MLM), car les «effets fixes» peuvent être utilisés pour imbriquer un sous-ensemble de données dans un autre. Ce groupe peut avoir plusieurs niveaux, avec des étudiants imbriqués dans des salles de classe, imbriqués dans des écoles. L'école est un effet fixe sur les salles de classe et les salles de classe sur les élèves. (L'école peut être ou ne pas être un effet fixe sur l'élève, en fonction de la conception expérimentale - pas sûr)
Les modèles de données de panel sont des modèles «à effets mixtes», mais utilisent deux dimensions pour le regroupement, généralement le temps et une sorte de catégorie.