종 방향 반복 측정이있는 다단계 모델
나는 혼합 선형 모델에 비교적 익숙하지 않습니다. 두 가지 다른 학습 활동 (범주 적 반복 측정) 동안 교실 행동 (연속 종속 변수)을 측정하는 교육 데이터 데이터 세트가 있습니다. 9 개 교실에서 6 주 동안 데이터를 수집 했으므로 9 개 교실 각각에 대해 6 개 시점에 걸쳐 각 학습 활동에 대한 교실 행동을 측정했습니다.
우리의 주요 질문은 두 학습 활동간에 행동 수 (DV)가 다른지 여부입니다. 혼합 효과 모델 (SPSS 사용)을 사용하는 것이 가장 적절하다고 생각했습니다. 종속 변수가 교실 내에 중첩 된 타임 포인트 내에 중첩되어 있기 때문입니다. 우리는 관찰들 사이의 모든 의존성을 설명하고 싶었습니다. 나는 이런 종류의 디자인에 대한 유사한 예제를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.
지금까지 학습 활동을 고정 효과로 사용하고 시간과 시간 * 교실에 대한 무작위 절편을 사용하여 분석을 실행하려고했지만 이것이이 분석에 접근하는 올바른 방법인지 확실하지 않습니다. 어떤 조언이라도 대단히 감사합니다.
답변
지금까지 학습 활동을 고정 효과로 사용하여 시간과 시간에 대한 무작위 절편을 사용하여 분석을 실행했습니다 * 교실
"time * classroom"이란 시간 : 교실 상호 작용을 의미한다고 가정합니다. 이것은 교실이 시간 내에 중첩된다는 것을 의미합니다. 그러나 연구 설계에 대한 설명은 시간 (측정 기회)이 교실 내에 중첩된다는 것입니다. 실제로 그럴 경우 교실과 시간 : 교실 상호 작용에 대해 임의의 인터셉트를 원합니다. 그러나 여기에 중첩이 있다는 것이 분명하지 않습니다. 측정 행사는 특정 교실에 "속하지"않으며 특정 교실도 특정 측정 행사에 "속"하지 않습니다. 각 교실은 여러 번 측정되었으며 매번 여러 교실이 측정되었습니다. 이것은 시간이 교실과 교차하는 것처럼 보이므로이 경우 시간과 교실에 대해 임의의 인터셉트를 원합니다. 마지막으로, 일정 기간 동안 체계적인 변화가있을 수 있다고 생각한다면 시간을 고정 된 효과로 취급하고 임의의 절편에 맞지 않는 것이 좋습니다.