当前课程知识点:教育定量研究方法(高级) > Weeks 13&14: HLM > HLM > 7.1 Introduction
我们来讨论咱们
高级定量课的最后一个topic
多层线性模型
多层线性模型非常的普遍
在整个社会科学中的使用
因为我们的
研究对象它往往
分层的
当然它还有其他的一些非常有意思的应用
其实这个概念我们已经接触了
咱们在rct里面
在 DID 里面都已经接触了
所以今天的内容
应该是跟前面有所衔接的
希望大家能够回忆起你们之前的
学的东西
Ok我们今天讲不完
我觉得可能要讲下节课能讲完
因为这个东西本来就挺多的
之前也是讲的特别赶 所以我们
这次可能要花两堂课的时间来讲
h l m
这个可以开两门课
至少可以开两门课
咱们用两个星期时间讲完已经很快了
所以你要想真正掌握这一部分
真的要去花一点时间
把我们的 hlm 那本教科书
好好的读一下
里面遇到任何的问题可以来问我
它的本质上对方差的结构的考虑
我们先
回顾一下
多层模型
为什么用回顾这个词
咱们在rct里面已经讨论过
接着我们来看一下三级模型是什么样子
以及做中心化
最后有两个非常
有意思
也是很常见的应用
一个是增长模型
一个是元分析
都可以用hlm模型来去做
那么这个可能要等到下一周才能讲
Ok
那么为什么我们要多层级模型
咱们探讨过
也就是说我们
在教育的这样的一个系统下面
学生
他们
就算是被随机分配到不同的学校
因为学校的教师
学风 班风等等的这样的影响
一个学校内部的学生会越来越相似
更何况
现实中也有很多择校的这样的现象
就是越相似的学生越容易被
分配到同样一个学校里面
比如说从成绩的角度考虑
或者从家庭住址的远近的角度考虑等等
都是这样子的
所以说这就会
呈现这样的一个结构
学校之间的差异
是非常明显的
学校内部的差异
也有
但是他们有很强的相似性
也就是说学生之间
他们其实是不独立的
因为他们相似相关
那么这样的话其实违背了
我们
最基本的假设
违背哪两个呢
一个是独立性
样本之间不再独立了
他们有组内相似性
这是第一个
第二个就是同方差
实际上
他们可能方差也就不相似了
有的学校的方差比较小
有的学校内部的方差就比较大
这个是
很现实的一个事情
那么如果我们不去考虑
不去考虑这两点的
假设的违背
我们的估算就是有问题的
咱们之前在rct里面讨论过了
所以我们要用hlm来去做
对于方差的分层的这样的一个分析
-1.2 Why do we use regression 1
-1.3 Why do we use regression 2
-1.4 Conditional expectation function 1
-1.5 Conditional expectation function 2
-1.6 Classical assumption of OLS
-1.8 How to use matrix calculation to solve OLS
-1.11 FAQs of regression:practice
-1.12 FAQs of regression:discussion
-1.13 Maximum Likelihood Estimatio
-Basic Econometrics
-2.1 Classical assumptions of OLS
-2.2 Omitted variable bias and endogeneity
-Weeks 3&4 readings and workshop
-Instrumental Variable
-3.6 Threats to the validity of RCT
-3.17 Random-effecrt and Fiexed-effect model
-3.18 Statistic power analysis
-Weeks 5&6 readings and workshop
-Randomized Experiments - Class Size, Career Academies
-4.6 DID with multiple periods 1
-4.7 DID with multiple periods 2
-4.9 Synthetic control methods
-Week7&8 readings and workshop
-Natural experiment and DID
-5.10 Validity and assumption test 1
-5.11 Validity and assumption test 2
-Regression discontinuity
-6.1 Review of causal inference model
-Propensity Score Matching
-HLM