我何时应该在lmer（）中指定REML = FALSE？

Question

我正在R中使用lmer（）运行基本的混合效果模型。 假设我有2个主题内条件。在每种情况下，受试者都可以采取一种措施。

lmer(measure ~ condition + (1|subject),
      REML = TRUE, data = My_data)

参数REML默认为TRUE。但是，在我阅读的几个示例中，人们将其设置为FALSE。

根据文档“逻辑标量-是否应选择估算值来优化REML标准（而不是对数似然）？”

当我使用一种或另一种方法时，固定或随机效应的估计值是否存在真正的差异。 REML何时应为TRUE？什么时候应该为假？

Answer 1

基于上面的评论，可以在这里找到一个很好的答案：

https://stats.stackexchange.com/questions/272633/how-to-decide-whether-to-set-reml-to-true-or-false/272654#272654

引用作者： “当您对随机效应方差的大小感兴趣时，使用REML通常是很好的选择，但是当您通过假设检验或信息理论标准（例如AIC）比较具有不同固定效应的模型时，则永远不要使用REML。”