Mehrere Ebenen erkunden: Klassen und Schulen
In der letzten Übung hat das einfache lineare Modell die Struktur der Daten nicht berücksichtigt. Schüler lernen in Klassen, und Klassen gehören zu Schulen. Das bedeutet: Schüler innerhalb derselben Klasse sind nicht unabhängig. Eine Lösung ist, die Daten zu verdichten, indem man für jede Ebene einen Mittelwert bildet. Die Art und Weise, wie du verdichtest, kann jedoch wichtig sein, besonders bei kleinen oder ungleich großen Gruppen.
In dieser Übung aggregierst du die Zuwächse in Mathematikpunkten (mathgain) auf drei verschiedene Arten. Nach der Zusammenfassung der Daten untersuchst du auf jeder Ebene ein lineares Modell der Daten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Summarize the student data at the classroom level
class_data <-
student_data %>%
group_by(classid, schoolid) %>%
summarize(mathgain_class = mean(mathgain),
mathknow_class = mean(mathknow),
n_class = n(), .groups = "keep")
# Model the math gain with the student-level data
lm(___ ~ ___, data = ___)
# Model the math gain with the classroom-level data
lm(___ ~ ___, data = ___)