7.21 HLM workshop 3在线视频

跑出来的同学

看一下这个结果

对照刚才大家写的 combined

model的公式

来看一下每一个变量的系数分别是原来的

两阶段方程里

谁的系数

Covariance un

它不是不相关

刚才说错了

是unstructured不去

不去定义它的

允许它相关

好 我们找一位同学

来跟大家解读一下 好不好

我们找一位

没有签到的同学

**没有签到还是我这边

看的有问题

请**回答一下好不好

老师就可以听到吗

可以了

请你来给大家解读一下回归结果怎么去

讨论好吧 怎么去理解

我这边跑出来看到

新的结果和原先的

和原先的

这个模型结果的话

它首先是

核心的Cses变自变量的系数好像是

还是有点不一样

跟谁的结果不一样

跟上上一个没有再加入其它变量这个

先不用跟别的模型对比

你就先说一下这些系数分别是谁是什么

对照两两层的模型

比如说的系数是什么

我们在 do file里写

清楚了这些系数的名字了

就可以对着说就行

好的

那就是对照我们刚才写出来

combined model的

系数

然后第一个

要挨个说 第一个就是

就是5.3的

它是哪一层的变量

它的系数

叫什么

它是

它是第二层

第二层

加入的这个是什么

您

它是二比如说第二层它有两个方程对吧

一个是 intercept as

outcome model

一个是

slope as outcome

model

它是第二层

哪个模型里的哪个系数

这么说

也可以看一下刚才**

发在讨论区里面的

combined model

因为它系数名是没有变化的

可以参考

一第一个它的意思应该就是第二层的

intercept的

系数

第二层的intercept as

outcome里面

这个的系数对不对

mean ses出来两次

它在两个模型里都有 对不对

你要说清楚它是用哪个模型里的系数

它下面还和Cses有一个教程的

它就是

在第二层的slope as

outcome里面

出现第二次的 mean ses的系数

它们解释的是不是一个东西

一个在解释斜率

一个在解释截距是吧

对 好

sector

Sector的话在level

two in the

subject outcome里面

和上面的是同一个

同一层同一个模型里面

sector

的系数

然后它下面对应也有一个

跟Cses造成的

就说明这一项的话

也是在第二层的变斜率的模型

里面

出现的系数

还有一个Cses

对Cses的话就是在第一层

第一层的就是最开始的自

变量cses的系数

好

constant是谁

constance

第

二第二层里面的

加入的

constant

第二层的γ00

β00对不对

对

好好

谢谢**

所以大家看一下你对照着这个结果在对

照着你写的 combined

model

在对照之前的两阶段两层的

full model

是不是就可以看到

每一个参数待估参数跟我们最后

估算出来的结果的对应关系

那么以及它除了点估计之外

还做了假设检验

它的

standard error, p value都报告出来了

大家就可以对这样的一组系数

分别进行

假设检验

那么第二张表还是刚才我们解释过的

random effect

它是unstructured的 刚才我

说的

就我们specified

variance一个un它不是说不

相关

是unstructured

允许它相关

那么就包括

斜率的方差

第二层的残差项的方差

以及它们俩的相关它们俩的协方差

在下面 residual的方

差是第一层的残差项的方差

也都把它估算出来了

所以说整个这一套模型里面

所有的待估的这些参数

不论它是系数还是残差

我们都把它估算出来了

有没有问题 同学们

大家注意一下

来看一下就这个地方

当我认为它的斯诺夫在第

二层可以变化的时候

我是一共又增加了一个新的残差

就是μ1j

原来是μ0j

所以说我们有三个待估的残差项

一个是εij

一个是μ0j

一个是μ1j

μ1j

由它写的是

变量 c s e s

这个就是μ1j对应的方差

要搞清楚

有没有问题

没有问题

咱就休息5分钟

同学们休息到

11:35

我们这节课比较长

休息到11:35

顺便你换一个数据

我们多层模型就算讨论完了

我们开始讨论增长模型

换一个数据换