Modèle à deux intercepts aléatoires sous SAS

Bonjour à tous,

Est-ce que par hasard, quelqu'un saurait s'il est possible de faire un modèle mixte à deux intercepts aléatoires avec SAS? C'est faisable avec la fonction lmer dans R, le problème est qu'il est impossible d'avoir un IC et une p-value dans R, car les auteurs ont jugé que le nombre de ddl étant approximé, les tests ne sont pas pertinents. Toutefois, comme je travaille sur une étude de simulation, j'aurais besoin d'avoir une idée de la puissance et de l'erreur alpha...
Merci d'avance pour votre aide.

Ayana

une idée de la puissance et de l'erreur alpha...

?? ouch !, la puissance dans des modèles mixtes ! Je te souhaite bien du courage. Si les auteurs de lmer sous R n'ont pas mis de p-value c'est pour de bonnes raisons que les auteurs de SAS (ou autre) ont du mal à prendre en compte.

Si tu veux faire un IC ou une p-value, rien ne t'empêche de faire du bootstrap. et il me semble que tu peux toujours faire un test du rapport des vraisemblances.

Nik

Merci pour ta réponse.
Tout cela soulève quelques questions :
- si une telle approche pose tant de problèmes pour les IC et les tests, a-t-on une idée de la pertinence des estimations ponctuelles obtenues?
- en recherche clinique, on a de plus en plus recours à des structures multiniveaux. Est-ce une aberration compte-tenu des limites méthodo pour leur analyse?
- la méthode sur laquelle je travaille est connue pour avoir une erreur alpha très faible. Hormis la comparaison de la largeur des IC obtenus par bootstrap entre ma méthode et une méthode classique, existe-t-il un autre moyen pour pouvoir avoir au moins une petite idée de cette erreur?

On en revient toujours au problème de trouver le juste milieu entre la pertinence théorique et le côté pratique :-(