边际模型与条件模型之间的区别

甲边缘模型占每个群集内的相关性。甲条件模型还考虑到在每个群集内的相关性。

我的问题是：

1. 边际模型是否对整个种群的主效应进行建模，而条件模型是否对集群内以及整个种群的主效应进行建模？
2. 边际模型的系数的解释与“常规模型”基本相同。但是条件模型的系数呢？

是的，解释与“常规模型”非常相似，它们之间的主要区别在于您是在比较同一聚类中还是所有聚类中的观测值。

在典型的条件模型（也称为条件指定模型或混合模型）中，系数具有特定于簇的解释。协变量的系数是在特定簇的观测结果中，均值响应差异的量度，在该簇上，特定协变量相差一个单位，而所有其他协变量相同。根据链接功能，“差异度量”可以是差异，对数比或对数比值。截距是一个例外，它没有描述差异，而是给出了所有协变量和随机效应为零的观测值的均值响应。

在边际模型中，系数具有总体平均的解释。除截距外，系数描述的是平均响应的差异，但现在涵盖所有观察值（因此涵盖所有类）。协变量的系数是在所有其他协变量都相同的观察结果中，该协变量的每单位差的平均响应（或均值的对数比等）之差。请注意，此定义与比较是否在同一群集中无关。