এলোমেলো .ালু সহ মিশ্র মডেলটিতে ইন্ট্রাক্লাস সমাহার সহগ

Question

অংশগ্রহণকারীদের ( ) এবং আইটেমগুলি ( ) এর জন্য ক্রস এলোমেলো প্রভাবগুলির m_plotসাথে আমার নীচের মডেলটি ফিট আছে :lme4::lmerlfdncontent

Random effects:
 Groups   Name             Variance Std.Dev. Corr                                     
 lfdn     (Intercept)      172.173  13.121                                            
          role1             62.351   7.896    0.03                                    
          inference1        24.640   4.964    0.08 -0.30                              
          inference2        52.366   7.236   -0.05  0.17 -0.83                        
          inference3        21.295   4.615   -0.03  0.22  0.86 -0.77                  
 content  (Intercept)       23.872   4.886                                            
          role1              2.497   1.580   -1.00                                    
          inference1        18.929   4.351    0.52 -0.52                              
          inference2        14.716   3.836   -0.16  0.16 -0.08                        
          inference3        17.782   4.217   -0.17  0.17  0.25 -0.79                  
          role1:inference1   9.041   3.007    0.10 -0.10 -0.10 -0.21  0.16            
          role1:inference2   5.968   2.443   -0.60  0.60 -0.11  0.78 -0.48 -0.50      
          role1:inference3   4.420   2.102    0.30 -0.30  0.05 -0.97  0.71  0.37 -0.90
 Residual                  553.987  23.537                                            
Number of obs: 3480, groups:  lfdn, 435 content, 20

আমি অংশগ্রহনকারী এবং আইটেমগুলির জন্য ইন্ট্রাক্লাস সমঝোতা সহগ (আইসিসি) জানতে চাই। এই দুর্দান্ত উত্তরের জন্য ধন্যবাদ আমি নীতিগতভাবে জানি কীভাবে আমার মডেলটির জন্য আইসিসি পাবেন। যাইহোক, এলোমেলো includeালু অন্তর্ভুক্ত করা হবে কিনা তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই:

vars <- lapply(summary(m_plot)$varcor, diag)
resid_var <- attr(summary(m_plot)$varcor, "sc")^2
total_var <- sum(sapply(vars, sum), resid_var)

# with random slopes
sapply(vars, sum)/total_var
##       lfdn    content 
## 0.33822396 0.09880349

# only random intercepts:
sapply(vars, function(x) x[1]) / total_var
##   lfdn.(Intercept) content.(Intercept) 
##         0.17496587          0.02425948 

একই আইটেমের সাথে সংশ্লিষ্ট একই অংশগ্রহণকারীর দুটি প্রতিক্রিয়ার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য উপযুক্ত পরিমাপ কী?

Comments

মেরলো এট আল 2005 "সামাজিক মহামারীবিজ্ঞানের বহুস্তর বিশ্লেষণের উপর একটি সংক্ষিপ্ত ধারণামূলক টিউটোরিয়াল: মানুষের বিভিন্ন গ্রুপে প্রাসঙ্গিক ঘটনা তদন্ত" একটি দরকারী রেফারেন্স হতে পারে।

— এন ব্রাউয়ার

@ হেনরিক আপনি কি কখনও এই প্রশ্নের উত্তর খুঁজে পেয়েছেন? আমি পাশাপাশি আগ্রহী।

— প্যাট্রিক এস ফোর্সার

@ প্যাট্রিকএস.ফোরচার যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি, আইসিসি এলোমেলো withালু দিয়ে বোঝায় না। আমি জেক ওয়েস্টফলের কাছ থেকে এটি শিখেছি।

— হেনরিক

চান্সক্রমে একটি পড়া প্রাসঙ্গিক পড়া লিঙ্ক পেয়েছেন?

— প্যাট্রিক এস ফার্সচার

@ পেট্রিকএস.ফোরচার আপনি দেখতে পাচ্ছেন, জ্যাক ওয়েস্টফল এখন দুর্দান্ত উত্তর দিয়েছে।

— হেনরিক

Answer 1

মূলত এমন কোন একক সংখ্যা বা অনুমান নেই যা এলোমেলো slালু মডেলটিতে ক্লাস্টারিংয়ের ডিগ্রি সংক্ষিপ্ত করতে পারে।

আন্তঃ-শ্রেণীর সম্পর্ক (আইসিসি) কেবলমাত্র এলোমেলো-ইন্টারসেপ্ট-কেবল মডেলগুলিতে পরিবর্তনের একটি সাধারণ অনুপাত হিসাবে লেখা যেতে পারে। কেন তা দেখার জন্য, আইসিসি এক্সপ্রেশনটির উত্সের স্কেচটি এখানে পাওয়া যাবে ।

আপনি যখন মডেল সমীকরণে এলোমেলো slালু নিক্ষেপ করেন, একই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে এই কাগজের পাঁচ পৃষ্ঠায় আইসিসি প্রকাশের দিকে নিয়ে যায় । আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে এই জটিল ভাবটি পূর্বানুমান এক্স এর একটি কাজ more আরও বুদ্ধিমানভাবে দেখার জন্য কেন র্যান্ডম slালু থাকা অবস্থায় ভার (ওয়াই) X এর উপর নির্ভর করে কেন এই স্লাইডগুলির 30 পৃষ্ঠা দেখুন ("কেন ভেরিয়েন্সটি x এর উপর নির্ভর করে? ? ") ।

আইসিসি হ'ল ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের (এক্স-ভ্যালু) ফাংশন, এটি কেবলমাত্র এক্স-মানগুলির নির্দিষ্ট সেটগুলির জন্য গণনা করা যেতে পারে। এক্স-ভ্যালুগুলির সম্মিলিত গড়তে আপনি সম্ভবত আইসিসির প্রতিবেদন করার মতো কিছু চেষ্টা করতে পারেন তবে এই পর্যালোচনাটি বেশিরভাগ পর্যবেক্ষণের জন্যই ভুল প্রমাণিত হবে।

আমি এখনও যা কিছু বলেছি তা কেবলমাত্র সেই ক্ষেত্রেই বোঝায় যেখানে একক র্যান্ডম ফ্যাক্টর রয়েছে। একাধিক এলোমেলো কারণের সাথে এটি আরও জটিল হয়ে ওঠে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বহু-সাইট প্রকল্পে যেখানে প্রতিটি সাইটের অংশগ্রহণকারীরা উদ্দীপনা (যেমন 3 টি এলোমেলো কারণ: সাইট, অংশগ্রহণকারী, উদ্দীপনা) এর নমুনাকে সাড়া দেয় আমরা বিভিন্ন আইসিসি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করতে পারি: দুটি প্রতিক্রিয়ার মধ্যে প্রত্যাশিত সম্পর্ক কী? একই অংশে, একই উদ্দীপনা থেকে, বিভিন্ন অংশগ্রহণকারী থেকে? বিভিন্ন সাইট, একই উদ্দীপনা এবং বিভিন্ন অংশগ্রহণকারীদের কীভাবে? ইত্যাদি। @ আরভিএল এই ওপিতে লিঙ্কিত উত্তরে এই জটিলতার কথা উল্লেখ করেছে।

আপনি যেমন দেখতে পাচ্ছেন, কেবলমাত্র একমাত্র ক্ষেত্রে যেখানে আমরা একক মান দিয়ে ক্লাস্টারিংয়ের ডিগ্রি সংক্ষিপ্ত করতে পারি তা হ'ল একক-র্যান্ডম-ফ্যাক্টর র্যান্ডম-ইন্টারসেপ্ট-কেবলমাত্র কেস। রিয়েল-ওয়ার্ল্ড মামলার এটি এত ছোট অনুপাতের কারণে, আইসিসি বেশিরভাগ সময় কার্যকর হয় না। সুতরাং আমার সাধারণ সুপারিশটি তাদের সম্পর্কেও চিন্তা না করা। পরিবর্তে আমি কেবল বৈকল্পিক উপাদানগুলির প্রতিবেদন করার পরামর্শ দিচ্ছি (পছন্দসই স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি আকারে)।