国や年ごとにネストされた調査データの分析を行っています。調査対象の回答者は決して同じではありませんが、調査対象の国は繰り返されます。
データは次のようになりますy。DVxは IV、gDV とのやり取りに関心のあるグループ変数ですx。coデータは国別および年別にネストされていtます。
dat <- data.frame(y = c(1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1, 2, 5, 2, 4, 3, 1),
x = c(1, 6, 3, 9, 3, 6, 4, 4, 9, 2, 8, 2, 5, 3, 7),
g = c(1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2),
t = c(0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0),
co = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B"))
x*g基本的には、 が予測する縦断分析を行いたいと考えていyます。それが縦断分析であることを考えると、効果を年と相互作用させる必要があると思いますtよね？また、国のランダム効果と勾配を制御する必要があると思いますco。だからこれは私がやったことです：
model1 <- glmer(y ~ x*t*g + (1+x|co) + (1|co), data = dat)
stargazer(model1, type = "text")
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Dependent variable:
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y
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x -0.390
(0.818)
t -3.317
(6.415)
g -1.971
(3.012)
x:t 0.471
(1.218)
x:g 0.379
(0.514)
t:g 1.566
(4.312)
x:t:g -0.359
(0.798)
Constant 5.517
(4.367)
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Observations 15
Log Likelihood -22.627
Akaike Inf. Crit. 71.253
Bayesian Inf. Crit. 80.458
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Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
これがこのような縦断的分析を行う正しい方法かどうかわからないので、誰かがこれを確認または修正できるかどうか尋ねたかった. ありがとう。