<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large">Encaro como preferência pessoal ou falta de especificação mais detalhada de critério de seleção.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large">1. Vou ficar com o modelo que der o menor AIC. É um critério de informação. Mesmo que hajam parâmetros não significativos, a remoção deles do modelo ou ajustar um modelo menor que seja encaixado, prejudica/viola outras coisas (interpretação, predição, etc).<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large">2. Vou adotar a abordagem de ter o modelo mais parcimonioso, ajustando o modelo encaixado conforme indicado pelo teste de hipótese sobre os parâmetros.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large">Muitas vezes o teste aplicado é assintótico e a não rejeição da hipótese nula decorre que propriedades do teste em pequenas amostras. A gente percebe isso quando compara um teste de Wald contra o de razão de verossimilhanças. Os resultados podem ser bem diferentes para parâmetros da estrutura de covariância (como variância e correlações).<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large">À disposição.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial narrow,sans-serif;font-size:large">Walmes.<br></div></div>