Esplorare più livelli: classi e scuole
Nell’ultimo esercizio, il semplice modello lineare che hai usato non teneva conto della struttura dei dati. Gli studenti imparano all’interno delle classi e le classi esistono all’interno delle scuole: questo significa che gli studenti della stessa classe non sono indipendenti. Una soluzione è comprimere i dati calcolando una media per ciascun livello. Tuttavia, il modo in cui si comprimono i dati può essere importante, soprattutto per gruppi piccoli o di dimensioni diverse.
In questo esercizio, aggregherai gli incrementi nei punteggi di matematica (mathgain) in tre modi diversi. Dopo aver riassunto i dati, esaminerai un modello lineare dei dati a ciascun livello.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli gerarchici e a effetti misti in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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 = ___)