Modello multilivello con misure longitudinali ripetute
Sono relativamente nuovo ai modelli lineari misti. Ho un set di dati di istruzione che misurano i comportamenti in classe (variabile dipendente continua) durante due diverse attività di apprendimento (misurazione ripetuta categoriale). Abbiamo raccolto dati in 6 settimane in 9 classi, quindi abbiamo una misura del comportamento in classe per ciascuna attività di apprendimento su 6 punti temporali per ciascuna delle nove classi.
La nostra domanda principale è se il numero di comportamenti (DV) differisse tra le due attività di apprendimento. Ho pensato che utilizzare modelli a effetti misti (utilizzando SPSS) fosse più appropriato, poiché la nostra variabile dipendente è annidata all'interno dei punti temporali, che sono annidati all'interno delle aule. Volevamo tenere conto di eventuali dipendenze tra le osservazioni. Ho avuto difficoltà a trovare esempi simili per questo tipo di design.
Finora ho pensato di eseguire un'analisi utilizzando l'attività di apprendimento come effetto fisso, con intercettazioni casuali per tempo e tempo * aula, ma non sono sicuro che questo sia il modo corretto di affrontare questa analisi. Qualsiasi consiglio è molto apprezzato.
Risposte
Finora ho pensato di eseguire un'analisi utilizzando l'attività di apprendimento come effetto fisso, con intercettazioni casuali per tempo e tempo * aula
Con "tempo * classe" presumo tu intenda il tempo: interazione in classe. Ciò implica che la classe è annidata nel tempo. Tuttavia, la tua descrizione del progetto di studio è che il tempo (occasione di misurazione) è annidato all'interno della classe. Se è davvero così, allora vuoi intercettazioni casuali per la classe e anche il tempo: l'interazione in classe. Tuttavia, non è ovvio per me che tu abbia alcun nido qui. Un'occasione di misurazione non "appartiene" a una particolare classe, né una particolare classe "appartiene" a una particolare occasione di misurazione. Ogni classe è stata misurata in più occasioni e, ogni volta, sono state misurate più classi. Questo sembra che il tempo sia incrociato con l'aula, quindi in quel caso vuoi solo intercettazioni casuali per il tempo e anche per l'aula. Infine, se pensi che possa esserci un cambiamento sistematico nel periodo di tempo, avrebbe senso trattare il tempo come un effetto fisso e non adattarlo a intercettazioni casuali.