HLM7 ソフトウェアで実行されているモデルを R lmer 構文に「変換」しようとしています。
これは、現在どこにでもある「数学の成果」データセットからのものです。結果は数学の成績であり、データセットにはさまざまな学生レベルの予測因子 (マイノリティ ステータス、SES、学生が女性であるかどうかなど) とさまざまな学校レベルの予測因子 (カトリックと公立など) があります。
私が当てはめたいモデルの唯一の予測因子は学生レベルの予測因子であり、それらはすべてダミー変数を処理するためにグループ平均中心になっています (余談ですが、コントラスト コードの方が優れています)。生徒は学校にネストされているため、モデルのすべてのコンポーネントに対してランダム効果を指定する必要があります (私はそう思います)。
HLM モデルは次のとおりです。
レベル 1 モデル (注: レベル 1 のすべての予測変数はグループ平均中心です) MATHACHij = β0j + β1j*(MINORITYij) + β2j*(FEMALEij) + β3j*(SESij) + rij
レベル 2 モデル
β0j = γ00 + u0j
β1j = γ10 + u1j
β2j = γ20 + u2j
β3j = γ30 + u3j
混合モデル
MATHACHij = γ00 + γ10*MINORITYij + γ20*FEMALEij + γ30*SESij + u0j + u1j*MINORITYij + u2j*FEMALEij + u3j*SESij + rij
それを lmer 構文に変換して、試してみます: (注: _gmc は、変数がグループ平均中心に置かれていることを意味し、グループ化係数は「school_id」です)
model1<-lmer(mathach~minority_gmc+female_gmc+ses_gmc+(minority_gmc|school_id)+(female_gmc|school_id)+(ses_gmc|school_id), データ=データ, REML=F)
このモデルを実行すると、HLM の結果と一致しない結果が得られます。変量効果を間違って指定していませんか?
ありがとう！