Некоторые преимущества смешанных моделей моделирования:

• Более обоснованная интерпретация результатов. 1 В смешанных моделях учитывают различия между стимулами и испытуемыми, что позволяет делать более уверенные выводы о результатах исследования. 1
• Возможность проверить предположение о необходимости учёта тех или иных случайных факторов. 1 Также смешанные модели дают возможность получить данные о взаимосвязях между случайными факторами. 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 выбирать, какие эффекты учитывать в модели. 1
• Возможность указывать пересекающиеся случайные факторы. 5 Например, субъекты и предметы (слова или предложения в психолингвистическом эксперименте). 5
• Возможность проверять влияние непрерывных переменных. 5 Это позволяет значительно увеличить статистическую мощность. 5