STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA

Transkript

1 STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA HIERARKISKA DATA Linda Wänström Linköpings universitet November Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 1 / 59

2 Hierarkiska data Hierarkiska data, "Clustered" data, er-nivå data, grupperade data Enheter grupperade i olika nivåer Vi har ett urval av skolor - inom varje skola har vi ett urval av elever Nivå 1: elever Nivå 2: skolor Vi har ett urval av familjer - inom varje familj undersöker vi alla/några barn Nivå 1: barn Nivå 2: familjer Vi har ett urval av familjer - inom varje familj undersöker vi alla/några barn - för varje barn gör vi upprepade mätningar Nivå 1: mättidpunkter Nivå 2: barn Nivå 3: familjer Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 2 / 59

3 Exempel: Samband mellan medelbetyg och poäng på prov Inritad regressionslinje Score Grade 4 5 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 3 / 59

4 Exempel: Samband mellan medelbetyg och poäng på prov Inritad regressionslinje för varje skola School Score Grade 4 5 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 4 / 59

5 Varför ska vi ta hänsyn till den hierarkiska strukturen på data? Vi kan väl bara använda den lägsta nivån (tex elev) som enhet och använda vanliga analysmetoder? Eller - vi kan väl använda den högre nivån (tex klass / skola) som enhet och använda vanliga metoder? Individer (observationer) inom en grupp tenderar att vara lika varandra Familjer: syskon (samma föräldrar, samma miljöpåverkan) Skolor: klasser: elever (påverkar varandra, mer lika från början?) Ignorerar vi grupperingar kan vi missa viktiga gruppe ekter Ignorerar vi korrelationen mellan observationer inom grupper får vi missvisande skattningar på varianser Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 5 / 59

6 Exempel: Studie om läsinlärning i skolan (Bennet, 1976) Slutsats: Barn som lär sig läsa enligt den "traditionella tekniken" lär sig fortare än de som inte gör det Multipel regressionsmodell med elever som enheter (inga grupperingar) Statistisk signi kant skillnad Aitkin et el (1981) analyserade om datamaterialet och tog hänsyn till att eleverna var grupperade i klasser Inte längre statistiskt signi kant skillnad Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 6 / 59

7 Exempel: Mean PIAT Scores Data från Rodgers, J.L., Cleveland, H.H., van den Oord, E., & Rowe, D.C. (2000). Resolving the debate over birth order, family size and intelligence. American Psychologist, 55, Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 7 / 59

8 Mean Piat Score uppdelat på familjestorlek Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 8 / 59

9 Fixed e ects modeller De niera dummyvariabler för att skatta skillnader mellan skolor, klasser, familjer... Detta fungerar om vi har ett mindre antal skolor, klasser, familjer... och endast vill generalisera till dem Vill vi generalisera resultaten till ett större antal skolor, klasser, familjer - använd inte xed e ects modeller Fungerar inte heller bra om vi har få observationer (tex elever) i några av grupperna (tex klasser) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 9 / 59

10 Multilevel regressionsmodell Multilevel model (Goldstein) Hierarchical linear model (Raudenbush & Bryk) Variance component model (Longford) Random coe cient model (De Leeuw & Kreft, Longford) Latent growth curve model (Tucker, Rao) Random e ects model, mixed e ects model etc... Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 10 / 59

11 Multilevel regressionsmodell ("random coe cent" modell) Y ij = β 0j + β 1j x ij + ɛ ij β 0j = β 0 + u 0j β 1j = β 1 + u 1j Y ij = β 0 + u 0j + β 1 x ij + u 1j x ij + ɛ ij Y ij = β 0 + β 1 x ij + (u 0j + u 1j x ij + ɛ ij ) Där ij står för, tex, den i:te eleven i den j:te klassen. ɛ ij N 0, σ 2 e u0j 0 N 0 u 1j σ 2, u0 σ u10 σ u01 σ 2 u1 Två xa (intercept och slope) och tre slumpmässiga parametrar (två varianser och en kovarians) att skatta Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 11 / 59

12 Enklaste fallet: Varianskomponentmodell y ij = β 0j + β 1 x ij + ɛ 0ij β 0j = β 0 + u 0j y ij = β 0 + u 0j + β 1 x ij + ɛ 0ij y ij = β 0 + β 1 x ij + (u 0j + ɛ 0ij ) ɛ ij N 0, σ 2 e u 0j N 0, σ 2 u0 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 12 / 59

13 Varianskomponentmodell y ij = β 0 + β 1 x ij + (u 0j + ɛ 0ij ) ɛ ij N 0, σ 2 e u 0j N 0, σ 2 u0 var(y ij jβ 0, β 1, x ij ) = var(u 0j + ɛ ij ) = σ 2 u0 + σ2 e cov(y ij jβ 0, β 1, x ij ) = cov(u 0j + ɛ 1j, u 0j + ɛ 2j ) = σ 2 u0, för i = 1, 2 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 13 / 59

14 Intraklass-korrelation Varianskomponentmodell ρ = σ2 u0 σ 2 u0 +σ2 e Andelen av den oförklarade variationen som är mellan grupper (klasser) Om den är större än noll bör vi inte använda vanliga metoder (som tex OLS) som inte tar hänsyn till varianser på era nivåer Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 14 / 59

15 Kovariansmatris Varianskomponentmodell Kovariansmatris för värdena för tre individer i en grupp och två individer i en annan grupp: 0 σ 2 A 0 u0 + σ2 e σ 2 u0 σ 2 1 u0, där A σ 0 B 2 u0 σ 2 u0 + σ2 e σ 2 A u0 och σ 2 u0 σ 2 u0 σ 2 u0 + σ2 e σ 2 B = u0 + σ 2 e σ 2 u0 σ 2 u0 σ 2 u0 + σ2 e Variansen i y-värden för en given individ är σ 2 u0 + σ2 e. Kovariansen mellan y värden för två individer i samma klass är σ 2 u0. Kovariansen mellan y värden för två individer i olika klasser är 0. Variansen inom en klass är σ 2 e. σ 2 Mer generellt: V = u0 J (3) + σ 2 ei (3) 0 0 σ 2 u0 J (2) + σ 2 ei (2) där I (n) är (n n) identitetsmatris, J (n) är (n n) matris med ettor. Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 15 / 59

16 Generell multilevel-modell Y = X β + Zu + e e N (0, Ω e ) u N (0, Ω u ) V (Y ) = Z Ω u Z T + Ω e där Ω u är kovariansmatrisen för de slumpmässiga e ekterna u och Ω e är kovariansmatrisen för e. 0 σ 2 u0 σ 2 u01... σ 2 1 u0k Exempel Ω u(kk) = B σ 2 u10 σ 2 u1... σ 2 u1k A, Ω e(nn) = σ 2 uk0 σ 2 uk1 σ 2 uk 0 σ 2 e σ 2 e σ 2 e 1 C A Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 16 / 59

17 Skattning av parametrar ( xa och slumpmässiga) Vid känd varians V är GLS-skattning av xa parametrar bβ = (X T V 1 X ) 1 X T V 1 Y V (bβ) = (X T V 1 X ) 1 Vanliga startvärden för xa parametrar: OLS Vektor med residualer skapas, och används för att uttryckas som funktion av varianser för slumptermerna och dessa skattas (krävs att dessa är normalfördelade) Skattad V används för att ta fram nya GLS-skattningar, och nya varianser för slumptermerna skattas osv till konvergens Om slumptermerna (residualerna) är normalfördelade är skattningarna ML-skattningar Skattningarna för varianserna för slumptermerna är inte VVR (tar inte hänsyn till samplingvariation av xa parametrar) En modi kation ger REML - VVR skattningar (används i SAS) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 17 / 59

18 Hypotestest Test för xa parametrar "Vanliga" hypotestest / kon densintervall baserade på skattningarna och standradavvikleserna för skattningarna från IGLS (REML) Test för slumpmässiga parametrar (varianser och kovarianser) Z-test (vid stora stickprov) Bättre med Likelhood ratio test D 01 = 2 log e (λ 0 /λ 1 ) där λ 0, λ 1 är likelihood under noll respektive alternativhypotesen. D 01 är χ 2 fördelad q frihetsgrader, där q är skillnaden i antalet skattade parametrar under de två modellerna. Vid REML-skattning bör likelihood ratio-testet endast användas vid jämförande av modeller som skiljer sig åt endast genom slumpmässiga parametrar (ej xa). Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 18 / 59

19 Exempel (data från Hox (2010). Multilevel Analysis) 2000 elever från 100 olika klasser (skolor) Popularity (skala 0-10, elevnivå) Sex (elevnivå) Extraversion (kontinuerlig 0-10, elevnivå) Teacher experience (År, klassnivå) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 19 / 59

20 Spridningsdiagram mellan popularity-scores och extraversion för eleverna i de två första klasserna Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 20 / 59

21 Uppdelat på de två klasserna Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 21 / 59

22 Varianskomponent-modell Basmodell popular ij = β 0j + ɛ ij, β 0j = β 0 + u 0j popular ij = β 0 + u 0j + ɛ ij ɛ 0ij N(0, σ 2 e) u 0j N(0, σ 2 u0 ) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 22 / 59

23 Data Z p Z p p o Z p o C e o p e o p e c p x p t x Z p t x C l u c t t u e t Z t u e t t C O a p o r s e l a r s e l a r e s b s i n a e x a c a e x a c a x e s s l s v x p r h v x p r h v p x Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 23 / 59

24 Varianskomponent-modell SAS proc mixed data=popdata covtest; class class; model popular= /solution; random intercept / subject=class; run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 24 / 59

25 The Mixed Procedure Model Information Data Set Dependent Variable Covariance Structure Subject Effect Estimation Method Residual Variance Method Fixed Effects SE Method Degrees of Freedom Method WORK.POPDATA popular Variance Components class REML Profile Model Based Containment Class Level Information Class Levels Values class Dimensions Covariance Parameters 2 Columns in X 1 Columns in Z Per Subject 1 Subjects 100 Max Obs Per Subject 26 Number of Observations Number of Observations Read 2000 Number of Observations Used 2000 Number of Observations Not Used 0 Iteration History Iteration Evaluations 2 Res Log Like Criterion Convergence criteria met. Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 25 / 59

26 Covariance Parameter Estimates Standard Z Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr > Z UN(1,1) class <.0001 Residual <.0001 Fit Statistics 2 Res Log Likelihood AIC (smaller is better) AICC (smaller is better) BIC (smaller is better) Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi Square Pr > ChiSq <.0001 Solution for Fixed Effects Standard Effect Estimate Error DF t Value Pr > t Intercept <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 26 / 59

27 Resultat: skattning och test cβ 0 = ( ), p <.0001 cσ 2 e = ( ), p <.0001 cσ 2 u0 = (0.1086), p <.0001 Intraklass-korrelation: bρ = = Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 27 / 59

28 Varianskomponent-modell med kön (sex) på individnivå - x e ekt Vi lägger till kön (sex) som x e ekt popularity ij = β 0j + β 1 sex ij + ɛ ij β 0j = β 0 + u 0j popularity ij = β 0 + u 0j + β 1 sex ij + ɛ ij ɛ 0ij N(0, σ 2 e) u 0j N(0, σ 2 u0 ) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 28 / 59

29 Varianskomponent-modell med kön (sex) på individnivå - x e ekt SAS proc mixed data=popdata covtest; class class; model popular = Csex / solution; random intercept / subject=class; run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 29 / 59

30 Covariance Parameter Estimates Standard Z Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr > Z UN(1,1) class <.0001 Residual <.0001 Fit Statistics 2 Res Log Likelihood AIC (smaller is better) AICC (smaller is better) BIC (smaller is better) Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi Square Pr > ChiSq <.0001 Solution for Fixed Effects Standard Effect Estimate Error DF t Value Pr > t Intercept <.0001 Csex <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 30 / 59

31 Resultat: skattning och test cβ 0 = ( ), p <.0001 cβ 1 = ( ), p <.0001 cσ 2 e = ( ), p <.0001 cσ 2 u0 = ( ), p <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 31 / 59

32 Multilevel-modell med kön (sex) på individnivå - slumpmässig e ekt Vi lägger till kön (sex) också som slumpmässig e ekt popularity ij = β 0j + β 1j sex ij + ɛ ij β 0j = β 0 + u 0j β 1j = β 1 + u 1j popularity ij = β 0 + u 0j + β 1 sex ij + u 1j sex ij + ɛ ij ɛ ij N 0, σ 2 e u0j 0 N 0 u 1j σ 2, u0 σ u10 σ u01 σ 2 u1 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 32 / 59

33 Multilevel-modell med kön (sex) på individnivå - slumpmässig e ekt SAS proc mixed data=popdata covtest; class class; model popular = Csex / solution; random intercept Csex/ subject=class type=un; run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 33 / 59

34 Covariance Parameter Estimates Standard Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr Z Z UN(1,1) class <.0001 UN(2,1) class UN(2,2) class Covariance Parameter Estimates Standard Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr Z Z Residual <.0001 Fit Statistics 2 Res Log Likelihood AIC (smaller is better) AICC (smaller is better) BIC (smaller is better) Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi Square Pr > ChiSq <.0001 Solution for Fixed Effects Standard Effect Estimate Error DF t Value Pr > t Intercept <.0001 Csex <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 34 / 59

35 Resultat: skattning och test cβ 0 = ( ), p <.0001 cβ 1 = ( ), p <.0001 cσ 2 e = ( ), p <.0001 cσ 2 u0 = ( ), p <.0001 cσ 2 u1 = ( ), p =.0621 dσ u01 = ( ), p =.2194 D 01 = = 5 q = 2 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 35 / 59

36 Varianskomponent-modell med kön (individnivå) och teacher experience (klassnivå) - xa e ekter Vi har kvar kön som x och lägger till teacher experience ( x) popularity ij = β 0j + β 1 sex ij + ɛ ij β 0j = β 0 + β 2 tex j + u 0j popularity ij = β 0 + β 1 sex ij + β 2 tex j + u 0j + ɛ 0ij ɛ 0ij N(0, σ 2 e) u 0j N(0, σ 2 u0 ) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 36 / 59

37 Varianskomponent-modell med kön (individnivå) och teacher experience (klassnivå) - xa e ekter SAS proc mixed data=popdata covtest; class class; model popular = Csex Ctexp/ solution; random intercept / subject=class type=un; run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 37 / 59

38 Covariance Parameter Estimates Standard Z Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr > Z UN(1,1) class <.0001 Residual <.0001 Fit Statistics 2 Res Log Likelihood AIC (smaller is better) AICC (smaller is better) BIC (smaller is better) Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi Square Pr > ChiSq <.0001 Solution for Fixed Effects Standard Effect Estimate Error DF t Value Pr > t Intercept <.0001 Csex <.0001 Ctexp <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 38 / 59

39 Resultat: skattning och test av parametrar cβ 0 = ( ), p <.0001 cβ 1 = ( ), p <.0001 cβ 2 = ( ), p <.0001 cσ 2 e = ( ), p <.0001 cσ 2 u0 = ( ), p <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 39 / 59

40 Varianskomponent-modell med kön (individnivå), teacher experience (klassnivå) och extraversion (individnivå) - xa e ekter popularity ij = β 0j + β 1 sex ij + +β 3 extra ij + ɛ ij β 0j = β 0 + β 2 tex j + u 0j popularity ij = β 0 + β 1 sex ij + β 2 tex j + β 3 extra ij + u 0j + ɛ ij ɛ ij N(0, σ 2 e) u 0j N(0, σ 2 u0 ) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 40 / 59

41 Varianskomponent-modell med kön (individnivå), teacher experience (klassnivå) och extraversion (individnivå) - xa e ekter SAS proc mixed data=popdata covtest; class class; model popular = Csex Ctexp Cextrav/ solution; random intercept / subject=class type=un; run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 41 / 59

42 Covariance Parameter Estimates Standard Z Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr > Z UN(1,1) class <.0001 Residual <.0001 Fit Statistics 2 Res Log Likelihood AIC (smaller is better) AICC (smaller is better) BIC (smaller is better) Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi Square Pr > ChiSq <.0001 Solution for Fixed Effects Standard Effect Estimate Error DF t Value Pr > t Intercept <.0001 Csex <.0001 Ctexp <.0001 Cextrav <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 42 / 59

43 Resultat: skattning och test av parametrar cβ 0 = ( ), p <.0001 cβ 1 = ( ), p <.0001 cβ 2 = ( ), p <.0001 cβ 3 = ( ), p <.0001 cσ 2 e = ( ), p <.0001 cσ 2 u0 = ( ), p <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 43 / 59

44 Multilevel-modell med kön, teacher experience och extraversion (random) Vi lägger till en random e ekt av extraversion popularity ij = β 0j + β 1 sex ij + β 3j extra ij + ɛ ij β 0j = β 0 + β 2 tex j + u 0j β 3j = β 3 + u 3j popularity ij = β 0 + β 2 tex j + u 0j + β 1 sex ij + β 3 extra ij + u 3j extra ij + ɛ ij ɛ ij N 0, σ 2 e u0j 0 N 0 u 3j σ 2, u0 σ u30 σ u03 σ 2 u3 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 44 / 59

45 Multilevel-modell med kön, teacher experience och extraversion (slumpmässig) SAS proc mixed data=popdata covtest; class class; model popular = Csex Ctexp Cextrav/ solution; random intercept Cextrav / subject=class type=un; run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 45 / 59

46 Covariance Parameter Estimates Standard Z Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr Z UN(1,1) class <.0001 UN(2,1) class UN(2,2) class <.0001 Residual <.0001 Fit Statistics 2 Res Log Likelihood AIC (smaller is better) AICC (smaller is better) BIC (smaller is better) Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi Square Pr > ChiSq <.0001 Solution for Fixed Effects Standard Effect Estimate Error DF t Value Pr > t Intercept <.0001 Csex <.0001 Ctexp <.0001 Cextrav <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 46 / 59

47 Resultat: skattning och test av parametrar cβ 0 = ( ), p <.0001 cβ 1 = ( ), p <.0001 cβ 2 = ( ), p <.0001 cβ 3 = ( ), p <.0001 cσ 2 e = ( ), p <.0001 cσ 2 u0 = ( ), p <.0001 cσ 2 u3 = ( ), p <.0001 dσ u03 = ( ), p =.6879 D 01 = = 50.2 q = 2 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 47 / 59

48 Multilevel-modell med kön, teacher experience och extraversion (random) och interaktion popularity ij = β 0j + β 1 sex ij + β 3j extra ij + ɛ ij β 0j = β 0 + β 2 tex j + u 0j β 3j = β 3 + +β 4 tex j + u 3j popularity ij = β 0 + β 1 sex ij + β 2 tex j + β 3 extra ij + β 4 tex j extra ij + u 0j + u 3j extra ij + +ɛ ij ɛ ij N 0, σ 2 e u0j 0 N u 3j 0, σ 2 u0 σ u03 σ u30 σ 2 u3 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 48 / 59

49 Multilevel-modell med kön, teacher experience och extraversion (slumpmässig) och interaktion SAS proc mixed data=popdata covtest; class class; model popular = Csex Ctexp Cextrav Ctexp*Cextrav/ solution; random intercept Cextrav / subject=class type=un; run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 49 / 59

50 Covariance Parameter Estimates Standard Z Cov Parm Subject Estimate Error Value Pr Z UN(1,1) class <.0001 UN(2,1) class UN(2,2) class Residual <.0001 Fit Statistics 2 Res Log Likelihood AIC (smaller is better) AICC (smaller is better) BIC (smaller is better) Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi Square Pr > ChiSq <.0001 Solution for Fixed Effects Standard Effect Estimate Error DF t Value Pr > t Intercept <.0001 Csex <.0001 Ctexp <.0001 Cextrav <.0001 Ctexp*Cextrav <.0001 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 50 / 59

51 Resultat: skattning och test av parametrar cβ 0 = ( ), p <.0001 cβ 1 = ( ), p <.0001 cβ 2 = ( ), p <.0001 cβ 3 = ( ), p <.0001 cβ 3 = ( ), p <.0001 cσ 2 e = ( ), p <.0001 cσ 2 u0 = ( ), p <.0001 cσ 2 u3 = ( ), p =.1101 dσ u03 = ( ), p =.6531 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 51 / 59

52 Fler än två nivåer: föregående modeller kan enkelt utvecklas till er nivåer Y ijh = β 0jh + β 1jh x ijh + ɛ ijh β 0jh = β 0h + u 0jh β 1jh = β 1h + u 1jh β 0h = β 0 + v 0h β 1h = β 1 + v 1h ijh är tex i:te eleven i j:te klassen i h:te skolan Y ijh = β 0 + β 1 x ijh + v 0h + v 1h x ijh + u 0jh + u 1jh x ijh + ɛ ijh ɛ ijh N 0, σ 2 e u0jh 0 N u 1jh 0 v0jh 0 N 0 v 1jh σ 2, u0 σ u01 σ u10 σ 2 u1 σ 2 v 0 σ v 01, σ v 10 σ 2 v 1 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 52 / 59

53 Exempel på SAS-kod 3 nivåer, varianskomponentmodell proc mixed data=popdata2 covtest; class class area; model popular = / solution; random intercept / subject=area; random intercept / subject=class(area); run; Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 53 / 59

54 Exempel: Påverkar syskonstorlek IQ? 3-level-modell (lite andra beteckningar) Piat tij = β 0ij + β 1ij Age tij + β 2 Age 2 tij + β 3 Birth tij + β 4 Father tij + ɛ tij β 0ij = γ 00j + γ 01 Cohort ij + γ 02 Old ij + γ 03 Young ij + r 0ij β 1ij = γ 10j + γ 11 Old ij + γ 12 Young ij + r 1ij γ 00j = π π 001 M.Age j + π 002 M.IQ j + π 003 Race(1) j + π 004 Race(2) j + u 00j γ 10j = π π 101 M.Age j + π 102 M.IQ j + π 103 Race(1) j + π 104 Race(2) j + u 10j tij är t:te tidpunkten för i:te barnet i j:te familjen PIAT = Peabody Individual Achievement Test, M = PIAT math, RR = PIAT reading recognition, RC = PIAT reading comprehension, CONS=constant, OLD = number of siblings at birth, YOUNG = number of additional siblings at age 5, BIRTH = number of children born since age 5, M.AGE = maternal age at birth of first child, M.IQ = maternal IQ, RACE(1) = mother Hispanic (1) or not (0), RACE (2) = mother Black (1) or not (0), FATHER = father present in household. Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 54 / 59

55 Exempel: Påverkar syskonstorlek IQ? Antaganden ɛ tij N 0, σ 2 e r0ij 0 N r 1ij 0 u00j 0 N 0 u 10j σ 2, r 0 σ r 01 σ r 10 σ 2 r 1 σ 2 u0, σ u10 σ u01 σ 2 u1 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 55 / 59

56 Resultat Table 10. Model IV: Sibship size regression slopes from longitudinal multilevel regression models controlling for AGE, AGE 2, COHORT, and family variables by PIAT score. Effects M RR RC N family =3616 N child =7787 N family =3612 N child =7776 N family = 3604 N child =7747 CONS (0.20)*** (0.25)*** (0.21)*** AGE 0.50 (0.003)*** 0.54 (0.004)*** 0.47 (0.003)*** AGE ( )*** ( )*** ( )*** COHORT 0.11 (0.02)*** 0.13 (0.03)*** 0.06 (0.02)** Sibship size OLD 0.57 (0.11)*** 1.05 (0.13)*** 1.24 (0.11)*** YOUNG 0.56 (0.11)*** 0.36 (0.14)** 0.49 (0.12)*** BIRTH 0.32 (0.12)** 0.16 (0.14) 0.23 (0.13) Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 56 / 59

57 Resultat forts. Family variables M.AGE 0.13 (0.03)*** 0.10 (0.04)** 0.05 (0.03) M.IQ 0.11 (0.004)*** 0.12 (0.005)*** 0.11 (0.004)*** RACE(1) 1.08 (0.25)*** 0.65 (0.32)* 0.12 (0.26) RACE(2) 1.84 (0.23)*** 0.19 (0.30) 0.48 (0.24)* FATHER 0.14 (0.14) 0.60 (0.14)*** 0.54 (0.14)*** Interactions OLD.AGE (0.002) (0.002)* 0.01 (0.002)*** YOUNG.AGE (0.002) (0.003) (0.002) M.AGE.AGE (0.0004)*** (0.0005)** (0.0004) M.IQ.AGE ( )*** ( )*** ( )*** RACE(1).AGE (0.004) 0.02 (0.006)*** (0.005) RACE(2).AGE 0.02 (0.004)*** 0.04 (0.005)*** 0.05 (0.004)*** Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 57 / 59

58 Resultat forts. Residuals 2 σ (0.60)*** (0.73)*** (0.62)*** r 0 σ 0.11 h 0.37 h 0.13 h r 0 r 1 2 σ (0.0002)*** (0.0003)*** (0.0003)*** r 1 2 σ (0.68)*** (1.10)*** (0.72)*** u 0 σ 0.13 (0.008)*** 0.28 (0.01)*** 0.17 (0.009)*** u 0 u 1 2 σ (0.0002)*** (0.0003)*** (0.0002)*** u (0.40)*** (0.39)*** σ (0.46)*** ε 2lnL Note. ***p<.001, ** p<.01, * p<.05 Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 58 / 59

59 Några Datorprogram HLM MLWin SAS R M-plus Wänström (Linköpings universitet) HIERARKISKA DATA November 59 / 59