階層モデルとは？
R による階層モデルと混合効果モデル
Richard Erickson
Data Scientist
コース概要
- 混合効果モデルの構成要素
- 線形混合効果モデルの適用と解釈
- 一般化線形混合効果モデル
- 反復測定モデル
階層モデルを使う理由
- データの入れ子構造
- 小サンプルサイズ間での情報の統合
- グループまたは個人にわたる反復観測
階層モデルの別称
- 階層モデル：入れ子モデル、マルチレベルモデル
- 回帰フレームワーク
- 情報の「プーリング」
- 「ランダム効果」と「固定効果」
- 「混合効果」（線形混合効果モデル；LMM）
- 線形混合効果回帰（lmer）
- 反復サンプリング：「反復測定」、「対応のある検定」
学校テストスコア
メタデータ：
- 幼稚園から1年生までの個別の数学スコアの伸び
- 米国の全国レベルの評価の一部
- West、Welch、Galeckiのデータのサブセット
生徒レベルの変数：
- 生徒ID:
childid
- 数学テストスコアの伸び:
mathgain
- 幼稚園時の数学スコア:
mathdind
- 生徒の性別:
sex
- 生徒のマイノリティ状況:
minority
学校テストスコア
クラスレベルの変数：
- クラスID:
classid
- 教師の数学研修:
mathprep
- 教師の数学知識テストスコア:
mathknow
- 教師の指導年数:
yearstea
学校レベルの変数：
- 学校ID:
schoolid
- 学校の世帯貧困水準:
housepov
- 学校の社会経済的地位:
ses
練習しましょう！
R による階層モデルと混合効果モデル
Preparing Video For Download...
