多水平回归模型中，随机部分结果的解释，以及各水平贡献的计算

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

求助大家，我在做多水平模型。但对于随即部分的结果总是不知道怎么看懂，或者说如何解释。只知道解释固定部分的or值，我觉得这是大多数新手的问题。不解释随机部分就相当于抹去了这个模型的一部分呀。另外，我看有的书上随机部分结果有三行（社区、个人、残差），进而可以计算不同水平的贡献，而我同样是三水平模型，却只有两行（少了最后一行的残差），无法计算不同水平的贡献啊，这是怎么回事？
建立了三水平模型，（测量值，个人，社区）。先加入家庭（或个人）水平的一些自变量，随机部分结果如下：
------------------------------------------------------------------------------
  Random-effects Parameters  |   Estimate   Std. Err.     [95% Conf. Interval]
-----------------------------+------------------------------------------------
commid: Identity             |
                   sd(_cons) |   1.002728   .1251062      .7852039    1.280514
-----------------------------+------------------------------------------------
idind: Identity              |
                   sd(_cons) |   1.862662   .2038804       1.50302     2.30836
------------------------------------------------------------------------------
LR test vs. logistic regression:     chi2(2) =   166.67   Prob > chi2 = 0.0000
在此基础上加上社区级别自变量，随即部分结果：
------------------------------------------------------------------------------
  Random-effects Parameters  |   Estimate   Std. Err.     [95% Conf. Interval]
-----------------------------+------------------------------------------------
commid: Identity             |
                   sd(_cons) |   .7673716   .1184052      .5671078    1.038355
-----------------------------+------------------------------------------------
idind: Identity              |
                   sd(_cons) |   1.825752   .2031352      1.468034    2.270635
------------------------------------------------------------------------------
LR test vs. logistic regression:     chi2(2) =   112.08   Prob > chi2 = 0.0000
再加上一些协变量（如调查年份等），随机部分结果：
------------------------------------------------------------------------------
  Random-effects Parameters  |   Estimate   Std. Err.     [95% Conf. Interval]
-----------------------------+------------------------------------------------
commid: Identity             |
                   sd(_cons) |   .7673716   .1184052      .5671078    1.038355
-----------------------------+------------------------------------------------
idind: Identity              |
                   sd(_cons) |   1.825752   .2031352      1.468034    2.270635
------------------------------------------------------------------------------
LR test vs. logistic regression:     chi2(2) =   112.08   Prob > chi2 = 0.0000
不知道给怎么解释随机部分结果。以及怎么样计算各层贡献。
谢谢！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：多水平回归 回归模型 多水平 regression parameters 自变量 模型 测量 如何

建议你具体说明一下你用的什么命令估计这些模型，你要研究什么问题，数据大概是什么样的。不知道这些的话怎么可能能解释回归的结果呢？

夏目贵志 发表于 2015-9-16 02:35
建议你具体说明一下你用的什么命令估计这些模型，你要研究什么问题，数据大概是什么样的。不知道这些的话怎 ...

谢谢斑竹提醒~用的是xtmelogit命令，研究的就是多个自变量与因变量的关系。想问是不是随机部分的结果表示加入不同自变量后对解释因变量变异的贡献？

tt_elsa 发表于 2015-9-15 10:50
求助大家，我在做多水平模型。但对于随即部分的结果总是不知道怎么看懂，或者说如何解释。只知道解释固定部 ...

多层线性模型的基础问题，建议楼主在论坛找张雷老师的书，郭志刚老师翻译的国外的多层线性模型应用的书看看，里面有原理和案例。看下就明白了。祝好运～

tt_elsa 发表于 2015-9-16 23:06
谢谢斑竹提醒~用的是xtmelogit命令，研究的就是多个自变量与因变量的关系。想问是不是随机部分的结果表示 ...

xtmelogit已经被meqrlogit代替了。所以首先建议你用最新版本的命令来估计你的模型。
另外，就我的理解，你的两个层次，社区和个人，应该用nested effect。 如果是这样的话，你现在的这些估计结果是不对的，自然也就不用费心解读了。
至于各部分的贡献，这个得看你怎么定义贡献。实践当中有不同的度量方法，你得选好一种方法再来考虑怎么计算。
再就是，这个模型里error term是normalized的，E(epsilon)=0, Var(epsilon)=pi^2/3

夏目贵志 发表于 2015-9-17 06:53
xtmelogit已经被meqrlogit代替了。所以首先建议你用最新版本的命令来估计你的模型。
另外，就我的理解， ...

冒昧的请教您问题，我的数据也是：测量值，个人，社区的嵌套模型，研究某自变量与因变量的关系。 我用的是stata14 ，用mixed-effects logistic regression，因变量是二分类变量，代码xi:gllamm Y X1 X2, i(第二层识别变量 第三层识别变量) fam(binom) link(logit) adapt trace。因变量是连续型变量，代码xtmixed Y X1 X2 X3 || level3：|| level2：   
自学，所以冒昧请教，这两个代码正确吗？