Um modelo marginal é responsável pela correlação dentro de cada cluster. Um modelo condicional também leva em consideração a correlação dentro de cada cluster.
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Sim, as interpretações são bastante semelhantes aos "modelos regulares", e a principal distinção entre elas é se você está comparando observações no mesmo cluster ou em todos os clusters.
Em um modelo condicional típico - também conhecido como modelo especificado condicionalmente ou modelo misto - os coeficientes têm interpretações específicas de cluster. Os coeficientes de uma covariável são uma medida da diferença na resposta média, no mesmo agrupamento, em observações para as quais as covariáveis específicas diferem em uma unidade e todas as outras covariáveis são idênticas. Dependendo da função do link, a "medida da diferença" pode ser uma diferença, uma razão de log ou uma razão de chances de log. Uma exceção é a interceptação, que não descreve uma diferença, mas fornece a resposta média nas observações para as quais todas as covariáveis e os efeitos aleatórios são nulos.
Em um modelo marginal, os coeficientes têm interpretações médias da população. Exceto a interceptação, os coeficientes descrevem diferenças na resposta média, mas agora em todas as observações (e, portanto, em todos os clusters). O coeficiente de uma covariável é a diferença na resposta média (ou razão logarítmica de médias, etc.) por diferença de unidade nessa covariável, nas observações para as quais todas as outras covariáveis são idênticas. Observe que esta definição é independente de se as comparações estão no mesmo cluster ou não.