Explorando múltiples niveles: aulas y colegios
En el último ejercicio, el modelo lineal simple que usaste no tenía en cuenta la estructura de los datos. El alumnado aprende dentro de aulas y las aulas existen dentro de colegios, lo que significa que el alumnado de la misma aula no es independiente. Una solución es colapsar los datos tomando la media en cada nivel. Sin embargo, el método usado para colapsar los datos puede ser importante, especialmente con grupos pequeños o de tamaño desigual.
En este ejercicio, vas a agregar las mejoras en las puntuaciones de matemáticas (mathgain) de tres formas distintas. Después de resumir los datos, examinarás un modelo lineal de los datos en cada nivel.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos jerárquicos y de efectos mixtos en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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 = ___)