Kesalahan standar efek acak dalam R (lme4) vs Stata (xtmixed)

Silakan pertimbangkan data ini:

dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("g1", "g2"), class = "factor"),     g = c(12, 8, 22, 10, 10, 6, 8, 4, 14, 6, 2, 22, 12, 7, 24, 14, 8, 4, 5, 6, 14, 5, 5, 16)), .Names = c("id", "occasion", "g"), row.names = c(NA, -24L), class = "data.frame")

Kami cocok dengan model komponen varians sederhana. Dalam R kita memiliki:

require(lme4)
fit.vc <- lmer( g ~ (1|id), data=dt.m )

Kemudian kami memproduksi plot ulat:

rr1 <- ranef(fit.vc, postVar = TRUE)
dotplot(rr1, scales = list(x = list(relation = 'free')))[["id"]]

Plot ulat dari R

Sekarang kami cocok dengan model yang sama di Stata. Pertama menulis ke format Stata dari R:

require(foreign)
write.dta(dt.m, "dt.m.dta")

Di Stata

use "dt.m.dta"
xtmixed g || id:, reml variance

Outputnya setuju dengan output R (tidak ditampilkan), dan kami berusaha untuk menghasilkan plot ulat yang sama:

predict u_plus_e, residuals
predict u, reffects
gen e = u_plus_e – u
predict u_se, reses

egen tag = tag(id)
sort u
gen u_rank = sum(tag)

serrbar u u_se u_rank if tag==1, scale(1.96) yline(0)

masukkan deskripsi gambar di sini

Clearty Stata menggunakan kesalahan standar yang berbeda untuk R. Bahkan Stata menggunakan 2,13 sedangkan R menggunakan 1,32.

Dari apa yang saya tahu, 1,32 dalam R berasal

> sqrt(attr(ranef(fit.vc, postVar = TRUE)[[1]], "postVar")[1, , ])
 [1] 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977 1.319977

meskipun saya tidak bisa mengatakan saya benar-benar mengerti apa yang dilakukan ini Bisakah seseorang menjelaskan?

Dan saya tidak tahu dari mana 2,13 dari Stata berasal, kecuali bahwa, jika saya mengubah metode estimasi ke kemungkinan maksimum:

xtmixed g || id:, ml variance

.... maka tampaknya menggunakan 1,32 sebagai kesalahan standar dan menghasilkan hasil yang sama dengan R ....

masukkan deskripsi gambar di sini

.... tetapi kemudian estimasi untuk varian efek acak tidak lagi setuju dengan R (35,04 vs 31,97).

Jadi sepertinya ada hubungannya dengan ML vs REML: Jika saya menjalankan REML di kedua sistem, output model setuju tetapi kesalahan standar yang digunakan dalam plot ulat tidak setuju, sedangkan jika saya menjalankan REML di R dan ML di Stata , plot ulat setuju, tetapi perkiraan model tidak.

Adakah yang bisa menjelaskan apa yang sedang terjadi?

r mixed-model stata lme4-nlme

— Robert Long
sumber

Robert, apakah Anda sudah melihat Metode dan Rumus Stata [XT] xtmixeddan / atau [XT] xtmixed postestimation? Mereka merujuk pada Pinheiro dan Bates (2000), jadi setidaknya beberapa bagian matematika harus sama.

— Tugas

@StasK Saya memang melihat referensi ke Pinheiro dan Bates sebelumnya, tetapi untuk beberapa alasan saya tidak dapat menemukannya sekarang! Saya telah melihat Catatan Teknis mengenai prediksi efek acak; bahwa ia menggunakan "teori standar kemungkinan maksimum" dan hasil yang diberikan bahwa matriks varian asimptotik untuk re adalah kebalikan negatif dari Hessian. tetapi jujur ini tidak benar-benar membantu saya! [mungkin karena kurangnya pemahaman saya]

— Robert Long

Mungkinkah ini semacam koreksi derajat kebebasan yang dilakukan secara berbeda di Stata vs R? Saya hanya berpikir keras.

— Tugas

@StasK Saya memikirkan hal itu juga, tetapi saya menyimpulkan bahwa perbedaannya - 1,32 vc 2.13 - terlalu besar. Tentu saja, ini adalah ukuran sampel kecil - sejumlah kecil cluster dan sejumlah kecil pengamatan per cluster, jadi saya tidak akan terkejut mengetahui bahwa apa pun yang menyebabkannya, sedang diperkuat oleh ukuran sampel.

— Robert Long

Menurut [XT]manual untuk Stata 11:

$\beta$ $\beta$

$\beta$

Dari pertanyaan Anda, Anda telah mencoba REML di Stata dan R, dan ML di Stata dengan REML di R. Jika Anda mencoba ML di keduanya, Anda harus mendapatkan hasil yang sama di keduanya.

— timbp
sumber