Lineare Gemischte Modelle mit Zufallseffekten

[abrax]

Hallo,

ich rechne ein Lineares Gemischtes Modell mit einem Zufallseffekt in der SPSS Version 18 und bekomme folgende Warnmeldung:

Warnungen
Die endgültige Hesse-Matrix ist nicht positiv definit, obwohl sämtliche Konvergenzkriterien erfüllt sind. Die Prozedur MIXED wird trotz dieser Warnung fortgesetzt. Die Gültigkeit nachfolgender Ergebnisse kann nicht gewährleistet werden.

Ich habe den Zufallseffekt als Subjekt definiert und dann mit Kovarianztyp "Skalierte Identität" und "Konstanten Term einschließen" ins Modell einfließen lassen.
Allerdings wird mir bei der "Schätzung der Kovarianzparameter" immer nur folgendes ausgegeben:
"Dieser Kovarianzparameter ist überflüssig. Die Teststatistik und das Konfidenzintervall können nicht berechnet werden."

Ich habe schon mehrere Alternativen ausprobiert (z.B. verschachtelten Term konstruiert), aber es funktioniert nicht.

Bei dem Zufallseffekt handelt es sich um einen ziemlich typischen Effekt: beprobte Geschwister sind über ihre Familienzugehörigkeit nicht als unabhängig zu betrachten, d.h. "Familie" ist der Zufallseffekt.
Ich habe ähnliche Berechnungen bereits in SPSS durchgeführt und bin damit bei den Linear Gemischten Modellen immer zum Ziel gekommen, nur dieses Mal...

Wäre super, wenn mir jemand einen Tipp geben könnte, da ich mittlerweile ziemlich in der Luft hänge und auch bei den univariaten GLM mit Zufallsfaktoren nicht zum Ziel gekommen bin.


Vielen Dank schon mal im Voraus!

[madlen]

hallo abrax.
deine nachricht ist zwar jetzt schon ein paar tage alt, aber vielleicht hast du in der zwischenzeit eine antwort auf deine frage gefunden.
ich habe gerade das gleich problem.
hast du eine lösung gefunden?
viele grüße

[abrax]

Hallo,

nein leider nicht. Auch meine weiteren Internet-Recherchen haben mich nicht weiter gebracht. Deshalb kann ich dir leider nicht weiterhelfen.
Die Analysen habe ich dann in R gemacht.