Какие преимущества имеет линейная смешанная модель перед обычной линейной регрессией?

Некоторые преимущества линейной смешанной модели перед обычной линейной регрессией:

• Возможность учитывать случайные эффекты. 2 В смешанных моделях можно не усреднять показатели по испытуемым или образцам, а учитывать влияние соответствующей группирующей переменной как случайный эффект. 2
• Более обоснованная интерпретация результатов. 1 В смешанных моделях в модель включены различия между стимулами и испытуемыми, что позволяет делать более уверенные выводы о результатах исследования. 1
• Учёт возможных источников искажения в данных. 1 Это позволяет заранее отвергнуть критику, связанную с этими источниками, которая возможна при дисперсионном анализе сырых данных. 1
• Больше свободы в выборе эффектов для включения в модель. 1 Применение смешанной регрессии даёт исследователю возможность самостоятельно выбирать, какие эффекты учитывать в модели. 1
• Повышение статистической мощности. 2 Смешанные модели позволяют решить проблему зависимости наблюдений без усреднения значений по испытуемым или группам. 2