Testes da Razão de Verossimilhanças em Modelos Lineares Mistos

Frequentemente modelos lineares mistos são utilizados para análise de medidas repetidas. Em particular, dados longitudinais podem ser ajustados por tais modelos. Dependendo da quantidade de covariáveis, da estrutura de covariâncias considerada e do tamanho amostral, uma inferência baseada na função de verossimilhança sobre parte do vetor paramétrico pode ser bastante influenciada pelos demais parâmetros desconhecidos como, por exemplo, o teste da razão de verossimilhanças. Neste trabalho consideramos três aperfeiçoamentos deste teste para inferência sobre os efeitos fixos em modelos lineares mistos: correção de Bartlett, um teste baseado no método “bootstrap” e um teste da razão de verossimilhanças perfiladas modificadas. Aqui utilizamos uma aproximação, baseada em Severini (1998), para a modificação da função de verossimilhança perfilada proposta por Barndorff-Nielsen (1983). Simulações de Monte Carlo foram realizadas e, em todos os casos simulados, as taxas de rejeição observadas sob a hipótese nula dos três testes alternativos considerados foram mais próximas dos níveis nominais do que as taxas relativas ao teste usual.