多层线性模型在R上的实现

本文档介绍了如何在R中使用lme4包实现多层线性模型,详细解析了从零模型到复杂模型的构建过程,包括社会经济地位(SES)和学校纪律(DISCLIM)对数学成绩的影响。通过对比HLM软件的结果,验证了R代码的准确性,为深入理解多层线性模型提供实践基础。

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背景介绍

  刘红云老师《高级心里统计》中的第十三章和第十四章介绍了多层线性模型,并且给出了多层线性模型应用案例及其操作,使用的统计软件有HLM、SPSS和Mplus,没有使用R进行分析,因此,本文档主要介绍R实现多层线性模型。
  目前了解到R语言中经常使用的估计HLM包有lme4和nlme,看到大佬们在介绍时使用的比较多的是lme4,所以在学习时也采用了lme4去复现了刘红云老师的案例。

模型1+代码

library(tidyverse)
library(lme4)
library(nlme) #提供数据
MathAchieve
MathAchSchool

模型1:零模型

第 一 水 平 : M a t h a c h = β 0 + r 第一水平:Mathach = \beta_0+r Mathach=β0+r
第 二 水 平 : β 0 = γ 00 + μ 0 第二水平:\beta_0 = \gamma_{00}+\mu_0 β0=γ00+μ0
其中,该模型中 γ 00 \gamma_{00} γ00表示学生数学成绩的均值

model0 <- lmer(MathAch~(1|School),data=MathAchieve)
summary(model0)

模型2:第一水平加入SES的随机系数回归模型

第 一 水 平 : M a t h a c h = β 0 + β 1 ( S E S ) + r 第一水平:Mathach=\beta_0+\beta_1(SES)+r Mathach=β0<

使用R实现多层线性回归模型可以使用lme4包和nlme包。lme4包是R语言中常用的估计HLM(多层线性模型)的包之一,而nlme包也可以用于多层线性模型实现。在学习过程中,可以使用lme4包去复现刘红云老师的案例。具体步骤如下: 1. 首先,需要加载所需的包,包括tidyverse、lme4和nlme。可以使用以下代码加载这些包: ```R library(tidyverse) library(lme4) library(nlme) ``` 2. 接下来,需要准备数据集。根据具体的案例,可以选择合适的数据集,并定义数学模型。 3. 然后,可以根据定义的数学模型进行参数估计。使用lme4包的lmer函数可以拟合多层线性回归模型。例如,可以使用以下代码拟合零模型: ```R model <- lmer(MathAchieve ~ 1 + (1 | MathAchSchool), data = your_data) ``` 其中,MathAchieve是因变量,MathAchSchool是随机效应变量。 4. 进行参数估计后,可以对估计出来的参数进行显著性检验、残差分析和异常点检测等。可以使用summary函数查看模型的统计结果。 5. 最后,可以根据需要确定回归方程进行模型预测。 总结起来,使用R实现多层线性回归模型的步骤包括加载所需的包、准备数据集、定义数学模型、参数估计、统计分析和模型预测。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [多层线性模型在R上的实现](https://blog.youkuaiyun.com/qq_44112435/article/details/124755104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [R语言使用lm函数构建分层线性回归模型(添加分组变量构建分层线性回归模型)、可视化分组散点图](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_57242009/article/details/124719026)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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