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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 existent au sein d’écoles ; cela signifie que les élèves d’une même classe ne sont pas indépendants. Une solution consiste à regrouper les données en prenant une moyenne à chaque niveau. Cependant, la manière de regrouper les données peut être importante, surtout pour des groupes petits ou de taille inégale.

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

Cet exercice fait partie du cours

Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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