Как рассчитать среднее значение переменной y для «уровня» иерархической модели?
Данные:
level - категориальная переменная, 2 уровня, A и B
Модель:
y ~ x + (1 | level)
Выходные данные модели содержат несколько точек пересечения (один для фиксированных эффектов и один для случайных эффектов).
Чтобы вычислить среднее значение y для уровня B, я должен суммировать перехват случайных эффектов (возможно, уровень A используется в качестве эталона?) + B-коэффициент уровня B?
Ответы
Поскольку ваша level
переменная имеет только 2 уровня, A и B, вам не следует подбирать случайные точки пересечения для этой переменной. Вы просите программу оценить дисперсию нормально распределенной переменной по двум наблюдениям. Можете ли вы представить себе выборку роста двух человек в популяции и использование этих двух значений в качестве оценки дисперсии роста в популяции. Универсального правила для определения количества уровней, необходимых для оценки надежной дисперсии, не существует, но 2, безусловно, слишком мало. У вас должен быть level
фиксированный эффект.