Khám phá nhiều cấp độ: Lớp học và trường học
Trong bài trước, mô hình tuyến tính đơn giản bạn dùng chưa tính đến cấu trúc của dữ liệu. Học sinh học trong các lớp, và lớp tồn tại trong các trường, nghĩa là học sinh trong cùng một lớp không độc lập với nhau. Một cách là gom dữ liệu bằng cách lấy trung bình ở mỗi cấp. Tuy nhiên, cách gom dữ liệu rất quan trọng, đặc biệt khi nhóm nhỏ hoặc có kích thước không đều.
Trong bài này, bạn sẽ tổng hợp mức tăng điểm Toán (mathgain) theo ba cách khác nhau. Sau khi tóm tắt dữ liệu, bạn sẽ xem xét mô hình tuyến tính của dữ liệu ở từng cấp.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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 = ___)