HLM-Intercetta casuale o pendenza casuale?Sto costruendo un modello lineare gerarchico per dati nidificati: studente di livello 1, insegnante di livello 2, scuola di livello 3. Sono interessato a controllare i contesti scolastici e studenteschi e ottenere l'effetto dell'insegnante.
Ecco come ho costruito il modello:
Nel modello di adattamento, ho utilizzato i minimi quadrati standard come personalità e ho assegnato un effetto fisso alla scuola (ad esempio il nome della scuola) e alle variabili degli studenti (ad esempio il sesso dello studente, l'etnia e lo stato del pranzo), mentre l'interazione tra insegnante e insegnante con le variabili dello studente come effetto casuale . In questo modo ottengo BLUP come effetto insegnante.
La mia domanda è: l'effetto casuale è intercetta casuale o pendenza casuale?
P. S. Ho assegnato casuale selezionando "casuale" nel file attributo menu a discesa.
Sono giorni che cerco di trovare una risposta a questa domanda. Apprezzo davvero il tuo aiuto!
Ri: HLM-intercetta casuale o pendenza casuale?CIAO,
Vorrei chiedere aiuto poiché ho difficoltà a comprendere tre tipi di strategie applicate per studiare le misure ripetute. Nel mio studio, tutti danno risultati diversi. Questi modelli includono quanto segue:
1) Componente aggiuntivo ANOVA misto fattoriale completo
2) Analisi del modello misto utilizzando il modello di adattamento e il soggetto casuale nella sezione degli attributi: https://community.jmp.com/t5/JMP-Academic-Knowledge-Base/Mixed-Model-Analysis-OPG/ta-p/21747
3) Personalità del modello misto con Pro
La mia domanda è: il componente aggiuntivo ANOVA fattoriale completo tiene conto di eventuali variazioni casuali? E se non ho la personalità del modello misto con JMP Pro, è sufficiente utilizzare la seconda opzione?
Ri: HLM-intercetta casuale o pendenza casuale?CIAO,
Questo post del blog JMP può essere utile.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/JMP-Pro-for-linear-mixed-models-Part-1/ba-p/30433
I risultati tra il modello misto in JMP Pro e gli effetti casuali di Base JMP dovrebbero essere equivalenti.
Ri: HLM-intercetta casuale o pendenza casuale?Il tipo di fattori specificati come effetti casuali fornisce le intercettazioni casuali, non le pendenze casuali. Una pendenza in una regressione è il coefficiente di una variabile continua.Tuttavia, gli effetti casuali continui sono supportati solo in JMP Pro 12 o versioni successive.
Ecco un esempio in JMP Pro:
http://www.jmp.com/support/help/13/Example_Using_Mixed_Model.shtml#1263694
Dettagli statistici:
http://www.jmp.com/support/help/13/Random_Coefficient_Model.shtml#1273501
