Глава 7. 2-х уровневые модели с частотными данными.
Для одноуровневых случаев используется процедура «Обобщенная линейная модель». Смысл интерсепта – это значение логарифма величины оценки в том случае, когда ВСЕ предикторы равны 0. Поэтому все НЗП нужно центрировать относительно 0-го среднего и единичной дисперсии.
В Пуассоновском распределении среднее и дисперсия равны. Когда дисперсия намного выше среднего нужна коррекция, но пока в СПСС этого нет. Однако, в этом случае используют отрицательное биноминальное распределение, которое позволяет компенсировать эту проблему (высокое значение дисперсии). Для этого используют опцию «Настраиваемая» и в ней выбирают этот вид распределения и логарифмическую функцию связи. При этом нужно задать значение параметра масштаба или поручить это сделать самой программе. Если мы обрабатываем модели без вложенных факторов, то для оценки оптимальности величины масштаба можно строго использовать информационные критерии по принципу выбрать модель с меньшим значением критерия.
Процедура GenLin Mixed.
В примере 7 используется негативное биноминальное распреление, а не Пуасоновское.
Для оценки каждого из компонентов дисперсии случайных факторов – интерсепта и к-л включенного в него фактора используется установка «Компоненты дисперсии». Если нужно также оценить их связь, то следует сделать установку «Неструктурированная матрица» ковариаций – этот вариант рассчитывает ВСЕ компоненты дисперсии.
|
|
|
Для построения и изучения 2-х уровневых моделей в список фиксированных эффектов добавляют не только внутрисубъектные факторы (то, чем различаются ) испытуемые, но также межсубъектные факторы – то, чем различаются единицы анализа (которые мы обозначили как субъекты).
Модели частотных данных с разным числом наблюдений (величина экспозиции, длительность интервала наблюдения, величина выборки, число возможных выборов и т.д), по которым рассчитываются частоты – процедура «Обобщенные линейные модели»:
Оценки параметров модели включает оценки логарифма частот. Для интерсепта – это оценка при нулевых значениях всех фиксированных факторов.
Для определения числа наблюдений ЗП во вкладке «Предикторы» задается переменная, соответсвующая смещению (т.е. числу наблюдений, по которому получена оценка частоты ЗП) – она должна быть количественной числовой переменной. Эта переменная не может быть одновременно предиктором.
Дата добавления: 2019-02-22; просмотров: 110; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!