Estructuras de covariancia y estimación de los efectos fijos mediante el MIXED PROCEDURE del programa SAS

• Roser Bono ^[1] ; Jaume Arnau ^[1]
  1. [1] Universitat de Barcelona

     Universitat de Barcelona

     Barcelona, España

     
• Localización: Metodología de las ciencias del comportamiento, ISSN 1575-9105, Vol. 5, Nº. Extra 1, 2004, págs. 89-94
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Los modelos lineales mixtos constituyen un procectimiento adecuado de análisis de datos longitudinales o de crecimiento. Estos modelos estudian la variación iiltra-sujetos y entre-sujetos. Además, permiten defiilir la estructura de la matriz de covariancia de los efectos aleatorios. El objetivo de este estudio es presentar, mediante la aplicación de un diseño jerárquico de medidas repetidas, tres modelos lineales mixtos con el PROC M1XED del programa SAS: a) modelo de variación de medias, b) modelo de cambio sistemático y c) modelo de cambio sistemático con covariables de sujeto. Una característica importante de los modelos lineales mixtos es que especifican la estructura de la matriz de covariancia intra-sujetos.

  • English

    The linear mixed models constitute an adequate procedure for longitudinal or growth data analyses. These models study withiil-subject and between-subject variation. Futhermore, they are useful iil defiiling the covariance matrix structure of random effects. The aim of this study is to present by means of the application of repeated measures hierarchical design, three linear mixed models using PROC MIXED of the SAS system: a) means variation model, b) systematic change model and c) systematic change with subject covariate model. One important feature of linear mixed models is tliat they specify the structure of the withiil-subject covariance matrix.