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Explorer plusieurs niveaux : classes et écoles

Dans le dernier exercice, le modèle linéaire simple que vous avez utilisé ne tenait pas compte de la structure des données. Les élèves apprennent au sein de classes, et les classes appartiennent à des écoles, ce qui signifie que les élèves d'une même classe ne sont pas indépendants. Une solution consiste à regrouper les données en prenant une moyenne pour chaque niveau. Cependant, la façon de regrouper peut être importante, surtout pour des groupes petits ou de tailles inégales.

Dans cet exercice, vous allez agréger les gains en mathématiques (mathgain) de trois façons différentes. Après avoir résumé les données, vous examinerez un modèle linéaire des données à chaque niveau.

Cette activité fait partie du cours

Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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 = ___)
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