Какие преимущества имеет линейная смешанная модель перед обычной линейной регрессией?

Некоторые преимущества линейной смешанной модели перед обычной линейной регрессией:

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