Logistical Multilevel Analysis의 분산 찾기

Question

Logistical Multilevel Analysis에서 다른 변수의 분산을 표시하려고합니다. 나는 단지 두 번째 레벨 (맥락)에서 차이를 찾는다. -/σu (M0)

• σu

  분산 = σu (M4) σu (M0)] 직계 다중 회귀

  는 난 다음 식을 적용 잔여 분산을 가질 (M0)는 널 (null) 모델입니다.
• σu (M4)는 변수입니다.

그러나 로지스틱 다중 회귀 분석에서, 나는 그렇게하지 잔여 분산,

가 어떻게 각각의 레벨과 상황에 맞는 수준을 설명하고 어떤 차이를 알 수있다?

참고 : 레벨 2의 분산이 있지만 통계는 레벨 1의 분산을주지 않습니다.

Answer 1

이것은 통계적인 질문이며 프로그래밍상의 질문이 아닙니다. 그러나 : 당신이 찾고있는 것은 intraclass correlation or icc입니다.

이 측정 값을 얻으려면 빈 모델을 stata에서 실행 한 다음 estat icc을 입력하십시오. 당신은 3 레벨 모델이있는 경우 예를 들어, 당신은 할 것 :

melogit depvar ||third_level_cluster: || second_level_cluster: 
estat icc 

estat icc의 출력과 "세 번째 수준", "두 번째 수준"입니다 종속 변수의 분산의 비율을 알려줍니다

. 100과의 차이는 첫 번째 레벨 차이입니다. 일반적으로 ICC가 .1보다 낮 으면 10 %이므로 독립 변수가 각각의 수준에서 많이 설명 할 것으로 기대하지 마십시오.