私は現在、実験からのいくつかのデータに取り組んでいます。したがって、2 つの異なる治療法にランダムに割り当てられた何人かの個人に関するデータがあります。治療ごとに、3 つのセッションを実行しました。各セッションで、参加者は一連の決定を下すよう求められました。
私がやりたいことは、（1）個人へのランダム効果を含むモデルを使用して治療の効果を推定し、その後、（2）セッションごとに標準誤差をクラスター化することです。
R では、 plmパッケージを使用してランダム効果モデルを簡単に推定できます。
model.plm<-plm(formula=DependentVar~TreatmentVar+SomeIndependentVars,data=data,
model="random",effect="individual")
私の問題は、変数セッション、つまり個人が参加したセッションによって標準誤差をクラスター化できないことです。実際、plm パッケージのロバスト共分散行列推定器を使用すると、「グループ」と「グループ」の 2 種類のクラスターから選択できます。 「時間」。したがって、オプション「グループ」を選択すると、標準エラーが個々のレベルでクラスター化されます。
vcovHC(model.plm,type="HC0",cluster="group")
別のクラスタリング変数を選択する方法はありますか?
私はあなたの助けに感謝します。