学校間で比べた時には同じ勉強時間でも点数が異なる。このようにマルチレベル分析では、集団レベルと個人レベルの両方でモデルを解釈することができます。今回は個人レベルの変数が勉強時間のみであったため、個人レベルの傾き推定値が14点前後で変化がありませんでした。ここに個人レベルの変数(性別等)を加えるとより深いモデリングとなり、例えば性別の影響を調整しても勉強時間と点数に関連はあるのか?といった解釈もできます。まとめ今回は、傾きにもランダム性を想定した線形混合モデルの中のランダム切片傾きモデルを扱いました。今回のように現象の解釈には機械学習よりも統計モデリングの方が適しています。マルチレベル分析は目的変数や説明変数の設定法によって解釈の仕方が大きく変わるので、目的に合わせたモデリングができると良いですね!---補足:学校レベルの説明変数を全体平均中心化する理由---全体平均中心化は、全ての変数から同じ値を引くので変数間の関連は変わりません。CGMが推奨されているのでしょう?それは、今回のようなランダム切片傾きモデルの場合は、個人レベルと集団レベルの変数の交互作用が登場します。CGMを行わない場合は交互作用項と個人レベルの変数(今回は勉強時間)の相関が高くなり、多重共線性が生じるためです。モデル7の場合は以下のようなモデルでした。重回帰分析と等しくなります。間で高い相関関係になり多重共線性が生じてしまいます。これが、集団レベルの変数を全体平均中心化する理由になります。---補足終わり---※本記事は筆者が個人的に学んだことをまとめた記事なります。数学の記法や詳細な理論、筆者の勘違い等で誤りがあった際はご指摘頂けると幸いです。参考こちらの内容を参考にしました。マルチレベル分析の基礎から具体的な使い方がまとめてあり、とても分かりやすい内容になってます。単行本この商品を含むブログを見るこちらも同じくマルチレベル分析の方法について書かれています。学んだこと、日々の所感をまとめていきます。※本ブログは筆者が個人的に学んだこと感じたことをまとめたブログになります。所属する組織の意見・見解とは無関係です。medi_data0826引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。