Bạn đang xem: Phân tích hồi quy phân tích đa cấp
Cuốn sách này vào vai trò ra mắt các biện pháp tiếp cận để rất có thể tiến hành các phân tích gộp bằng ngôn từ R. Công việc cơ phiên bản để triển khai phân tích gộp sẽ tiến hành đề cập, bao hàm tổng phù hợp các thống kê giám sát đầu ra, forest plots, so với tính không đồng bộ (heterogeneity), so sánh theo đội (subgroup analyses), hồi quy gộp (meta-regression), các phương thức để kiểm soát và điều hành sai số xuất bản (publication bias), reviews nguy cơ sai số và các công cố vẽ biểu đồ.
Các chủ thể nâng cao, cơ mà có liên quan như so với gộp mạng đối sánh (network meta-analysis), phân tích gộp đa/ba tầng (multi-/three-level meta-analyses), đối chiếu gộp sử dụng cách tiếp cận Bayesian (Bayesian meta-analysis), và phân tích gộp quy mô hệ phương trình cấu tạo (SEM meta-analysis) cũng khá được đề cập.
Nền tảng lập trình và thống kê được kể trong cuốn sách được giữ ở cấp độ dành cho những người không chuyên. Bản in của cuốn sách này đã được xuất bản tại Chapman & Hall/CRC Press (Taylor và Francis).
Kho lưu trữ mã mối cung cấp mở
Cuốn sách này được viết bởi package rmarkdown và bookdown. Những công thức được hiển thị bằng Math
Jax. Toàn bộ các tài liệu và mã nguồn cửa hàng chúng tôi đã thực hiện để viết cuốn sách này có thể được tìm kiếm thấy trên Git
Hub. Chúng ta có thể tự bởi phân nhánh, chia sẻ và áp dụng lại nội dung. Mặc dù nhiên, mục tiêu của kho lưu giữ trữ hầu hết là “read-only”; bí quyết Pull Request (PRs) nói chung sẽ không được chăm chú (xem phần bên dưới và khẩu ca đầu để tìm hiểu cách tương tác với bọn chúng tôi).
Đóng góp
Hướng dẫn này là 1 trong những dự án mã nguồn mở và shop chúng tôi đặc biệt cảm ơn các cộng tác viên chuyên gia của mình, những người dân đã hỗ trợ nội dung bổ sung trong một vài chương của cuốn sách này.
Bạn mong mỏi tự mình góp phần vào giải đáp này? Hãy gửi thư điện tử tới Mathias (mathias.harrer
fau.de) với cho cửa hàng chúng tôi biết về các đề xuất bổ sung cập nhật của bạn.
Trích dẫn cuốn sách này
Trích dẫn được đề xuất là:
Tải trích dẫn xuống bên dưới dạng Bib
Te
X hoặc .ris.
Trích dẫn những Packages
Trong trả lời này, cửa hàng chúng tôi trình bày với sử dụng các packages R khác nhau. Nguyên nhân tại sao tất cả chúng ta cũng có thể sử dụng những gói này miễn phí là vì các chuyên gia trên khắp trái đất đã dành rất nhiều thời gian và nỗ lực cố gắng cho sự cải cách và phát triển của họ, nổi bật là chưa phải trả phí. Nếu như khách hàng sử dụng một vài gói được nói trong cuốn sách này mang lại phân tích tổng vừa lòng của riêng rẽ mình, công ty chúng tôi đặc biệt khuyến khích các bạn cũng đề xuất trích dẫn chúng trong báo cáo của mình.
Trong cuốn sách này, mọi khi một package bắt đầu được giới thiệu, shop chúng tôi cũng tin báo tham khảo để chúng ta có thể trích dẫn nó. Thực hiện bằng cách gõ lệnh citation("package") để lấy thông tin trích dẫn. Xin cám ơn!
phân tích đa tầng giỏi còn gọi với nhiều tên không giống như phân tích hỗn hợp, so với đa cấp, hồi quy hỗn hợp, hồi quy đa cấp … giỏi Muitilevel Analysis hoặc Multilevel Regress. Đây là một phân tích hỗn hợp kết hợp 2 phần FEM với REM vào trong mô hình. Chúng ta dễ dàng nhầm lẫn với hồi quy panel ( OLS + FEM + REM), với hồi quy panel bọn họ lựa chọn phương thức hồi quy phù hợp nhất, còn với hồi quy đa tầng thì chúng ta kết hợp giữa 2 ước lượng FEM với REM vào mô hình.Phân tích Mutilevel Analysis
Mô hình đa cấp (hay còn gọi là quy mô tuyến tính thứ bậc , tuyến tính quy mô hỗn hợp hiệu quả , mô hình hỗn hợp , mô hình dữ liệu lồng nhau , hệ số ngẫu nhiên , ngẫu nhiên tác dụng quy mô , quy mô tham số ngẫu nhiên , hoặc chia lô thiết kế ) là quy mô thống kê của các thông số đó không giống nhau tại hơn Hơn một cấp độ. Một ví dụ bao gồm thể là một mô hình về hiệu suất của học sinh tất cả chứa các biện pháp đến từng học sinh cũng như những biện pháp cho các lớp học vào đó những học sinh được đội lại. Những quy mô này gồm thể được coi như là sự bao quát của các quy mô tuyến tính(đặc biệt là hồi quy tuyến tính ), mặc dù bọn chúng cũng có thể mở rộng sang các mô hình phi tuyến tính. Những mô hình này trở phải phổ biến hơn nhiều sau khi có đủ sức mạnh tính toán và phần mềm.
Các mô hình đa cấp đặc biệt mê thích hợp cho các thiết kế nghiên cứu vào đó dữ liệu cho người thâm nhập được tổ chức ở nhiều cấp độ (nghĩa là dữ liệu lồng nhau ). Những đơn vị đối chiếu thường là các cá thể (ở cấp độ thấp hơn) được lồng trong các đơn vị ngữ cảnh / tổng hợp (ở cấp độ cao hơn). Mặc mặc dù mức dữ liệu thấp nhất trong các quy mô đa cấp thường là một cá nhân, những phép đo lặp lại của các cá nhân cũng gồm thể được kiểm tra. Như vậy, các mô hình đa cấp cung cấp một loại phân tích ráng thế mang đến phân tích đơn biến hoặc đa biến của các biện pháp lặp lại . Sự khác biệt cá nhân trong các đường cong tăng trưởng gồm thể được kiểm tra. <2>Hơn nữa, các mô hình đa cấp có thể được sử dụng cố thế cho ANCOVA , trong đó điểm số trên biến phụ thuộc được điều chỉnh cho hiệp phương sai (ví dụ: sự khác biệt cá nhân) trước lúc kiểm tra sự không giống biệt trong điều trị. Các mô hình đa cấp có thể phân tích những thí nghiệm này nhưng không cần những giả định về độ dốc hồi quy đồng nhất được yêu cầu bởi ANCOVA.
Các quy mô đa cấp gồm thể được sử dụng bên trên dữ liệu với nhiều cấp độ, mặc dù các mô hình 2 cấp là phổ biến nhất với phần còn lại của bài xích viết này chỉ đề cập đến những mức này. Biến phụ thuộc phải được kiểm tra ở mức phân tích thấp nhất.
Các loại quy mô đa tầng
Trước khi tiến hành phân tích mô hình đa cấp, một công ty nghiên cứu phải quyết định một số khía cạnh, bao gồm cả những yếu tố dự đoán nào sẽ được đưa vào phân tích, nếu có. Thứ hai, đơn vị nghiên cứu phải quyết định xem các giá trị tham số (nghĩa là những yếu tố sẽ được ước tính) sẽ được cố định giỏi ngẫu nhiên. Các tham số cố định được tạo thành từ một hằng số bên trên tất cả các nhóm, trong những khi một tham số ngẫu nhiên tất cả một giá trị khác biệt cho mỗi nhóm. Không tính ra, công ty nghiên cứu phải quyết định bắt buộc sử dụng ước tính khả năng tối đa hoặc loại ước tính khả năng tối đa bị hạn chế.
: Kiểm tra Fix lỗi chỉnh sửa đạo văn luận văn đề án: Turnitin Doit
Chỉnh sửa định dạng văn bản in ấn đề án tốt nghiệp luận văn những cấp Tp
HCM
Hướng dẫn chỉnh sửa đề cương đầu vào nghiên cứu sinh
Thu thập dữ liệu khảo tiếp giáp thị trường EFA+SEM (luận văn thạc sĩ)
Mô hình đa tầng chặn ngẫu nhiên ( Random Intercept)
Một quy mô chặn ngẫu nhiên là một mô hình trong đó những can thiệp được phép cầm cố đổi, và bởi đó, điểm số bên trên biến phụ thuộc mang đến từng quan cạnh bên riêng lẻ được dự đoán bởi các giao thoa không giống nhau giữa các nhóm. Quy mô này giả định rằng độ dốc được cố định (giống nhau trên các bối cảnh không giống nhau). Quanh đó ra, mô hình này cung cấp tin tức về tương quan nội hàm , rất hữu ích trong việc xác định liệu các quy mô đa cấp gồm được yêu cầu ngay lập tức từ đầu không.
Mô hình đa cấp độ dốc ngẫu nhiên ( Random Slope)
Một mô hình độ dốc ngẫu nhiên là một mô hình trong đó độ dốc được phép cụ đổi, và bởi vì đó, những độ dốc khác biệt giữa các nhóm. Quy mô này giả định rằng các lệnh chặn được cố định (giống nhau trên các bối cảnh khác nhau).
Mô hình hỗn hợp chặn ngẫu nhiên và độ dốc ( Random Intercept và Slope)
Một mô hình bao gồm cả chặn ngẫu nhiên với độ dốc ngẫu nhiên tất cả thể là loại quy mô thực tế nhất, mặc mặc dù nó cũng phức tạp nhất. Trong quy mô này, cả phần chặn và độ dốc đều được phép cố kỉnh đổi giữa những nhóm, nghĩa là chúng không giống nhau trong những bối cảnh khác nhau.
Mô hình so với đa tầng cấp 1
Y = a + b.X + e
Y: Biến phụ thuộcX: Biến độc lậpa: Hằng số chặnb: Hệ sốe: sai số ngẫu nhiên
Ở Cấp độ 1, cả nhì phần chặn cùng độ dốc trong những nhóm đều bao gồm thể được cố định (có nghĩa là tất cả các nhóm tất cả cùng giá bán trị, mặc mặc dù trong thế giới thực, điều này sẽ hiếm lúc xảy ra), không ráng đổi ngẫu nhiên (có nghĩa là những phần chặn cùng / hoặc độ dốc bao gồm thể dự đoán được từ một biến độc lập ở Cấp độ 2) hoặc rứa đổi ngẫu nhiên (có nghĩa là các điểm chặn cùng / hoặc độ dốc khác nhau trong các nhóm khác nhau và mỗi nhóm có ý nghĩa cùng phương không đúng tổng thể riêng).
Khi có nhiều biến độc lập cấp 1, quy mô có thể được mở rộng bằng bí quyết thay thế các vectơ và ma trận trong phương trình.
Mô hình phân tích đa tầng cấp 2
Y = i + t.X + u1 + u2 + e
Y: Biến phụ thuộcX: Biến độc lậpi: Hằng số chặnt: Hệ số hồi quyu1: không đúng số ngẫu nhiên của hệ sốu: sai số ngẫu nhiên của hằng sốe: không nên số của tế bào hình
Phân tích đa tầng Multilevel Analysis bên trên R
Ước lượng mô hình đa cấp Varying-intercept model
Đây là phương pháp để ước lượng IC (interclass correlation), nhằm mục đích ta coi xét quy mô nào phù hợp.
Nếu IC -> 0, thì ta chọn mô hình hồi quy đơn giản, ví dụ như hồi quy ol tốt hồi quy panelNếu IC – > 1 Tức là phương không nên của những cá thể điều bằng nhau.
Trên thực tế thì IC lúc nào cũng thuộc trong khoảng (0,1), không thể nào tiến về cực được.
Ước lượng đối chiếu đa tầng Random Intercept
Ta cũng được IC_ri thuộc ( 0,1)
Ước lượng so sánh đa tầng Random Intercept cùng Slope
Ta cũng được IC_rc thuộc (0,1)
Chúng ta bao gồm 2 quy mô điều bao gồm thể thể sử dụng được, bởi vì vậy họ kiểm định LR chạy thử để lựa chọn mô hình phù hợp với nhất
LR test
H0: Hai quy mô RI cùng RC là giống nhauH1: quy mô RC khác mô hình RI
LR = 2 *( -14024.8 + 14004.6 ) = 40.4
dchisq(40.4, 6) = 0.00
Ta gồm Pvalue Ước lượng giá chỉ trị u1 với u2
Đây là 2 giá chỉ trị bọn họ cần tìm, để họ hiệu chỉnh quy mô nghiên cứu theo phương pháp so với đa tầng
Kết luận,
Với đối chiếu đa tầng, vừa mới liếc qua thì chúng ta thấy ko cần thiết, ta ta có thể lước lượng cho từng nhóm . Tuy là vẫn ra kết quả nhưng lại thiếu đi yếu tố quan lại trọng là ngẫu nhiên (RE), họ mới gồm được yếu tố cố định (FE) nhưng mà thôi. Vì vậy lúc ước lượng domain authority tầng bọn họ bổ sung thêm yếu tố ngẫu nhiên vào tế bào hình.
Xem thêm: Cách sửa lỗi máy tính bị màn hình đen không vào được win nên làm gì
Nó vẫn hoàn toàn khác biệt với quy mô REM, REM nó tính phổ biến cho tất cả nhóm, mỗi đội đều hiệu ứng ngẫu nhiên như nhau; Còn trong quy mô Multilevel Analysis sẽ bao gồm hiệu ứng ngẫu nhiên khác nhau./.
Previous Post