আমি আশংকা করছি যে আমার কাছে সংক্ষিপ্ত এবং সম্ভবত অসন্তুষ্ট উত্তর হতে পারে যে এটি গবেষক বা ডেটা বিশ্লেষক দ্বারা গৃহীত পছন্দ। এই থ্রেডে অন্য কোথাও উল্লিখিত হিসাবে, কেবলমাত্র ডেটাগুলির একটি "নেস্টেড স্ট্রাকচার" রয়েছে তা বলাই যথেষ্ট নয়। ন্যায্য কথা বলতে গেলে, মাল্টিলেভেল মডেলগুলি কখন ব্যবহার করতে হয় তা এইভাবে বহু বই বর্ণনা করে। উদাহরণস্বরূপ, আমি জোপ হক্সের বইটি মাল্টিলেভাল অ্যানালাইসিসটি আমার বইয়ের তাক থেকে সরিয়েছি, যা এই সংজ্ঞা দেয়:
একটি বহুস্তর সমস্যা হায়ারার্কিকাল কাঠামোযুক্ত জনসংখ্যাকে উদ্বেগ করে।
এমনকি বেশ ভাল পাঠ্যপুস্তকে, প্রাথমিক সংজ্ঞাটি বিজ্ঞপ্তিযুক্ত বলে মনে হয়। আমি মনে করি কখন কোন ধরণের মডেল (মাল্টিলেভেল মডেল সহ) ব্যবহার করতে হবে তা নির্ধারণের সাবজেক্টিভিটির কারণে এটি আংশিকভাবে is
ওয়েস্ট, ওয়েলচ এবং গালেকির লিনিয়ার মিশ্রিত মডেলগুলির আরেকটি বই বলছে যে এই মডেলগুলি হ'ল :
ফলাফল ভেরিয়েবলগুলি যাতে অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় তবে স্বতন্ত্র হতে পারে না বা ধ্রুব বৈকল্পিক থাকতে পারে। অধ্যয়নের নকশাগুলির মধ্যে ডেটা সেটগুলির নেতৃত্ব দেয় যা এলএমএম ব্যবহার করে যথাযথভাবে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে (1) ক্লাস্টারযুক্ত ডেটা সহ অধ্যয়ন যেমন শ্রেণিকক্ষের শিক্ষার্থীরা, বা এলোমেলো ব্লক সহ পরীক্ষামূলক নকশাগুলি, যেমন একটি শিল্প প্রক্রিয়ার কাঁচামালগুলির ব্যাচ, এবং (২) অনুদৈর্ঘ্য বা পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা অধ্যয়ন, যেখানে বিষয়গুলি সময়ের সাথে সাথে বা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বারবার পরিমাপ করা হয়।
ফিঞ্চ, বলিন, এবং আর-তে কেলির মাল্টিলেভেল মডেলিং আইড অনুমান এবং পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত অবশিষ্টগুলি লঙ্ঘনের বিষয়ে কথা বলে:
মাল্টিলেভেল মডেলিংয়ের প্রসঙ্গে বিশেষ গুরুত্ব হ'ল একটি নমুনার মধ্যে স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণের জন্য স্বতন্ত্রভাবে বিতরণ করা ত্রুটি শর্তগুলির [মানক প্রতিরোধের] অনুমান। এই অনুমানের মূলত অর্থ হ'ল একবার বিশ্লেষণে স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল হিসাবে গণ্য হলে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের জন্য নমুনায় ব্যক্তির মধ্যে কোনও সম্পর্ক নেই।
আমি বিশ্বাস করি যে পর্যবেক্ষণগুলি একে অপরের চেয়ে অপরিহার্যভাবে স্বাধীন নয় এমন বিশ্বাস করার কারণ থাকার কারণে একটি বহুস্তর মডেলটি বোধগম্য হয়। এই অ-স্বাধীনতার জন্য যে কোনও "ক্লাস্টার" অ্যাকাউন্টই মডেল করা যায়।
ক্লাসরুমের শিশুদের একটি সুস্পষ্ট উদাহরণ হ'ল তারা সকলেই একে অপরের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছে, যা তাদের পরীক্ষার স্কোরকে স্বতন্ত্র হতে পারে। যদি কোনও শ্রেণিকক্ষে এমন কোনও প্রশ্ন থাকে যা এমন কোনও প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে যা অন্য শ্রেণীর আওতাভুক্ত নয় এমন শ্রেণিভুক্ত পদার্থকে coveredেকে দেওয়া হয়? শিক্ষক যদি অন্য শ্রেণীর তুলনায় কিছু শ্রেণির জন্য বেশি জাগ্রত হন? এক্ষেত্রে তথ্যের কিছুটা স্বাধীনতা থাকবে না; বহুস্তর কথায়, আমরা ক্লাস্টারের (অর্থাত্ ক্লাস) কারণে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের কিছু বৈকল্পিকতা আশা করতে পারি।
হাতি বনাম আপনার কুকুরের উদাহরণ স্বতন্ত্র এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, আসুন আমরা বলি যে আমরা ক্রিয়াকলাপ স্তরে ক্যাফিনের প্রভাব আছে কিনা তা জিজ্ঞাসা করছি। চিড়িয়াখানা থেকে সমস্ত প্রাণী এলোমেলোভাবে হয় ক্যাফিনেটেড পানীয় বা একটি নিয়ন্ত্রণ পানীয় পান করার জন্য নির্ধারিত হয়।
আমরা যদি এমন গবেষক হয়ে থাকি যা ক্যাফিনের প্রতি আগ্রহী, আমরা একটি মাল্টিলেভেল মডেল নির্দিষ্ট করতে পারি, কারণ আমরা সত্যই ক্যাফিনের প্রভাব সম্পর্কে যত্নশীল। এই মডেল হিসাবে উল্লেখ করা হবে:
activity ~ condition + (1+condition|species)
এটি বিশেষত সহায়ক যদি আমরা প্রচলিত সংখ্যক প্রজাতি থাকে তবে আমরা এই অনুমানটি পরীক্ষা করে দেখছি। তবে একজন গবেষক ক্যাফিনের প্রজাতি-নির্দিষ্ট প্রভাবগুলির বিষয়ে আগ্রহী হতে পারেন। সেক্ষেত্রে তারা একটি নির্দিষ্ট প্রভাব হিসাবে প্রজাতি নির্দিষ্ট করতে পারত:
activity ~ condition + species + condition*species
এটি স্পষ্টতই একটি সমস্যা আছে যদি বলুন, 30 প্রজাতি আছে, একটি অতিরোধ্য 2 এক্স 30 নকশা তৈরি করে। তবে, কীভাবে এই সম্পর্কের মধ্যে একটি মডেল তৈরি করা যায় তা নিয়ে আপনি বেশ সৃজনশীল পেতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, কিছু গবেষক বহুবিধ মডেলিংয়ের এমনকি আরও বিস্তৃত ব্যবহারের জন্য তর্ক করছেন। গেলম্যান, হিল এবং ইয়াজিমা (২০১২) যুক্তি দিয়েছেন যে মাল্টিলেভেল মডেলিং একাধিক তুলনার জন্য সংশোধন হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে - এমনকি পরীক্ষামূলক গবেষণায় যেখানে ডেটার কাঠামো প্রকৃতির প্রকৃতপক্ষে শ্রেণিবদ্ধ নয়:
আরও কাঠামোযুক্ত একাধিক তুলনা মডেলিংয়ের সময় আরও বেশি সমস্যা দেখা দেয়। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমাদের পাঁচটি ফলাফলের পদক্ষেপ রয়েছে, তিন ধরণের চিকিত্সা এবং দুটি গ্রুপ এবং চারটি জাতিগত গোষ্ঠী দ্বারা শ্রেণিবদ্ধ সাব-গ্রুপগুলি। আমরা এই 2 × 3 × 4 × 5 কাঠামোটিকে 120 এক্সচেঞ্জযোগ্য গ্রুপ হিসাবে মডেল করতে চাই না। এমনকি এই আরও জটিল পরিস্থিতিতেও আমরা মনে করি যে বহুস্তর মডেলিংয়ের উচিত ধ্রুপদী একাধিক তুলনা পদ্ধতির স্থান নেওয়া উচিত।
সমস্যাগুলি বিভিন্ন উপায়ে মডেল করা যেতে পারে এবং অস্পষ্ট ক্ষেত্রে একাধিক পদ্ধতির আবেদন আপ্লুত মনে হতে পারে। আমি মনে করি আমাদের কাজটি একটি যুক্তিসঙ্গত, অবহিত পদ্ধতি নির্বাচন করা এবং স্বচ্ছতার সাথে এটি করা।
