Hiyerarşik model nedir?
R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller
Richard Erickson
Data Scientist
Kurs özeti
- Karma-etkili modellerin bileşenleri
- Doğrusal karma-etkili modelleri uygulama ve yorumlama
- Genelleştirilmiş doğrusal karma-etkili modeller
- Tekrarlı ölçüm modelleri
Neden hiyerarşik model kullanırız?
- Kendi içinde iç içe geçmiş veriler
- Küçük örneklemler arasında bilgiyi birleştirme
- Gruplar veya bireyler boyunca tekrarlı gözlemler
Hiyerarşik modellerin diğer adları
- Hiyerarşik modeller: İç içe geçmiş modeller, Çok düzeyli modeller
- Regresyon çerçevesi
- Bilgiyi "havuzlama"
- "Rastgele etki" ve "sabit etki"
- "Karma etki" (doğrusal karma-etkili model; LMM)
- Doğrusal karma-etkili regresyon (lmer)
- Tekrarlı örnekleme: "Tekrarlı ölçümler", "Eşleştirilmiş testler"
Okul test puanları
Meta-veri:
- Anaokulundan 1. sınıfa bireysel öğrencilerin matematik puan artışı
- ABD ulusal düzeyde bir değerlendirmenin parçası
- West, Welch ve Galecki'den veri alt kümesi
Öğrenci düzeyi değişkenler:
- Öğrenci ID:
childid - Matematik test puan artışı:
mathgain - Matematik anaokulu puanı:
mathdind - Öğrencinin cinsiyeti:
sex - Öğrencinin azınlık durumu:
minority
Okul test puanları
Sınıf düzeyi değişkenler:
- Sınıf ID:
classid - Öğretmenin matematik eğitimi:
mathprep - Öğretmenin matematik bilgi test puanı:
mathknow - Öğretmenin öğretmenlik yılı:
yearstea
Okul düzeyi değişkenler:
- Okul ID:
schoolid - Okulun hane yoksulluk düzeyi:
housepov - Okulun sosyoekonomik statüsü:
ses
Hadi pratik yapalım!
R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller
