Ce este un model ierarhic?
Modele ierarhice și cu efecte mixte în R
Richard Erickson
Data Scientist
Prezentarea cursului
- Componente ale modelelor cu efecte mixte
- Aplicarea și interpretarea modelelor liniare cu efecte mixte
- Modele liniare generalizate cu efecte mixte
- Modele pentru măsuri repetate
De ce folosim un model ierarhic?
- Date imbricate
- Agregarea informațiilor din eșantioane mici
- Observații repetate pe grupuri sau indivizi
Alte denumiri pentru modelele ierarhice
- Modele ierarhice: modele imbricate, modele multi-nivel
- Cadru de regresie
- Agregarea informațiilor
- „Efect aleatoriu" versus „efect fix"
- „Efect mixt" (model liniar cu efecte mixte; LMM)
- Regresie liniară cu efecte mixte (lmer)
- Eșantionare repetată: „Măsuri repetate", „Teste perechi"
Scoruri la testele școlare
Metadate:
- Progresul la matematică al elevilor de la grădiniță la clasa I
- Parte dintr-o evaluare națională din SUA
- Subset de date din West, Welch și Galecki
Variabile la nivel de elev:
- ID elev:
childid - Progres la testul de matematică:
mathgain - Scor matematică la grădiniță:
mathdind - Sexul elevului:
sex - Statut de minoritate:
minority
Scoruri la testele școlare
Variabile la nivel de clasă:
- ID clasă:
classid - Pregătire matematică profesor:
mathprep - Scor test cunoștințe matematice:
mathknow - Ani de predare:
yearstea
Variabile la nivel de școală:
- ID școală:
schoolid - Nivelul sărăciei gospodăriilor:
housepov - Statut socioeconomic:
ses
Să exersăm!
Modele ierarhice și cu efecte mixte în R
