আমি কি আমার লিমার মডেলটি সঠিকভাবে উল্লেখ করছি?


9

আমি গুগল এবং এই সাইটটিকে ঘৃণা করেছি এবং আমি এখনও lme4 লাইব্রেরিতে লিমার ফাংশন সম্পর্কে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি।

আমার কাছে বিভিন্ন মনোরোগ বিশেষজ্ঞ ওয়ার্ড থেকে কিছু তথ্য সংগ্রহ করা আছে, যার বহুস্তর কাঠামো রয়েছে। সরল করার জন্য, আমি দুটি স্তরের 2 এবং দুটি স্তরের 1 ভেরিয়েবলগুলি বেছে নেব, যদিও আমার কাছে আসলে আরও কয়েকটি রয়েছে।

স্তর 2- ওয়ার্ডসাইজ [এটি ওয়ার্ডের লোক সংখ্যা] এবং ওয়াস [ওয়ার্ডটি কতটা "সুন্দর" এর একটি পরিমাপ]

গ্রুপিং ভেরিয়েবল যা আর কে বলে যে কোন ওয়ার্ডে "ওয়ার্ড" বলা হয়

প্রথম স্তর- লিঙ্গ [এটি লিঙ্গ, স্পষ্টতই] এবং বিএসিটোটাল [এটি লক্ষণের তীব্রতার একটি পরিমাপ]

ফলাফলটি সেলফ্রেজেক্ট, যা আবার এটির মতো শোনাচ্ছে।

আমার এই সূত্রটি রয়েছে:

সাহায্যের = lmer (সূত্র = Selfreject ~ WardSize + জেন্ডার ছিলেন + + BSITotal + + (1 | ওয়ার্ড))

আমি এর অর্থ আশা করছি "প্রতিটি ব্যক্তির নিজস্ব লিঙ্গ এবং লক্ষণ তীব্রতার সাথে সম্পর্কিত একটি স্কোর রয়েছে এবং ওয়ার্ডের আকার এবং এটি কতটা" সুন্দর "সম্পর্কিত একটি ওয়ার্ড স্তরের প্রভাব রয়েছে"

এটা কি সঠিক? আমাকে যে বিষয়টি বিভ্রান্ত করছে তা হ'ল আমি দেখতে পাচ্ছি না যে কীভাবে শেষের দিকে দেওয়া ওয়ার্ড স্তরের ইন্টারসেপ্ট ব্যতীত কোনটি স্তর 1 এবং কোন স্তর 2 ভেরিয়েবলগুলি বলতে পারবেন।

কেউ যদি স্বরলিপিটি ব্যাখ্যা করতে পারে তবে আমার মতো একজন নির্বোধ বুঝতে পারে যে এটি আরও ভাল।

অনেক ধন্যবাদ!

উত্তর:


11

আপনার মডেল স্পেসিফিকেশন ঠিক আছে।

ওয়ার্ডের জন্য পরিবর্তিত বাধা, যা আপনি (1 | ওয়ার্ড) এর সাথে সম্পন্ন করে রেখেছেন বলে উল্লেখ করা হয়েছে যে ওয়ার্ডসাইজ বা জেন্ডার ব্যতীত প্রতিটি ওয়ার্ডের বিষয়গুলি সেলফ্রেজেকের ক্ষেত্রে একে অপরের সাথে অনেক বেশি মিল থাকতে পারে, তাই আপনি নিয়ন্ত্রণ করছেন ওয়ার্ডের মধ্যে ভিন্ন ভিন্নতা।

আপনি "1" কে 1 সেম (যেমন একটি ধ্রুবক) এর কলাম হিসাবে ডেটাতে কোনও ইন্টারসেপ্ট ফিট করতে পারেন। সাধারণত "1" lm এ স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিহিত থাকে

lm(Y ~ X1 + X2)

আসলে নির্দিষ্ট করে

lm(Y ~ 1 + X1 + X2)

এখন আপনার কাছে আপনার মৌলিক মডেলটি রয়েছে, আপনি "বিএসআইটোটাল এবং সেলফ্রাইজেক্টের মধ্যে ওয়ার্ডের মধ্যে সম্পর্ক কী আলাদা ?" এর মতো আরও প্রশ্ন জিজ্ঞাসা শুরু করতে পারেন ?

lmer(formula=Selfreject ~ WardSize + WAS + Gender + BSITotal + (1 + BSITotal | Ward))

যে, বিএসিটোটালের ইন্টারসেপ্ট এবং slাল উভয়ই ওয়ার্ডগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।

আপনি যদি এখনও এটি না ওঠেন, জেলম্যান অ্যান্ড হিলের ডেটা অ্যানালাইসিস রিগ্রেশন এবং মাল্টিলেভেল মডেল / হায়ারার্কিকাল মডেলস ব্যবহার করে একটি দুর্দান্ত বই যা এই জাতীয় ফিচার মডেলগুলিকে লিটারের সাথে ব্যাখ্যা করে।


1

এখানে ডগলাস বেটস (যিনি lme4 লিখেছেন) এর ব্যাখ্যার একটি লিঙ্ক এখানে স্থির প্রভাবগুলির জন্য স্তরটি নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন নেই কেন to


2
@ ব্রায়ার সাইটে আপনাকে স্বাগতম আমি সন্দেহ করি এটি একটি সহায়ক অবদান। আপনি কি সেখানে তর্কটির সংক্ষিপ্ত সংক্ষিপ্ত বিবরণ দিতে আপত্তি করবেন, তাই পাঠকরা সিদ্ধান্ত নিতে পারেন যে তারা যা খুঁজছেন তা, বা ভবিষ্যতের লিঙ্ক্রোটের ক্ষেত্রে?
— গুং - মনিকা পুনরায়

2
স্বাগত @ গুং এর জন্য ধন্যবাদ। অবশ্যই, বেটস ব্যাখ্যা করেছেন যে স্থির প্রভাবগুলির জন্য স্তরগুলি নির্দিষ্ট করার প্রয়োজন নেই কারণ lme4 প্যাকেজটি মিশ্র মডেলগুলির জন্য লিখিত, এতে মাল্টিলেভেল / শ্রেণিবদ্ধ মডেলগুলি সীমাবদ্ধ নয়। এর অর্থ হ'ল গণনা পদ্ধতিগুলি স্তরের নির্দিষ্টকরণের উপর নির্ভর করে না, যেমন বিশেষায়িত মাল্টিলেভাল রিগ্রেশন সফ্টওয়্যার (এইচএলএম ইত্যাদি) যা গণনার ক্ষেত্রে নেস্টেড ডেটা স্ট্রাকচারকে লাভ করে for
— ব্রেকার
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.