Прошел мастер-класс Понарина Э.Д., посвященный многоуровневому регрессионному анализу

18 февраля в Лаборатории прошел мастер-класс старшего научного сотрудника лаборатории Эдуарда Дмитриевича Понарина, посвященный многоуровневому регрессионному анализу.

18 февраля в Лаборатории прошел мастер-класс старшего научного сотрудника лаборатории Эдуарда Дмитриевича Понарина, посвященный многоуровневому регрессионному анализу. В каких случаях применяется этот тип анализа?

Стандартное уравнение для простой линейной регрессии выглядит так:

где е - это ошибка (разница между истинным значением y и предсказанным значением y), которая является случайной. Согласно допущениям линейной регрессии, е имеет нормальное распределение, его среднее равно нулю, а значения е для каждого i являются независимыми. Однако при использовании данных, где выборка устроена иерархически (ученики собраны в классы, классы собраны в школы) увеличивается вероятность того что значение е будет не случайным, а систематическим, поскольку наблюдения внутри одного класса (равно как и классы внутри одной школы) не вполне независимы друг от друга. В таком случае расчеты с применением простой линейной регрессии будут некорректными. К счастью, применение многоуровневого регрессионного анализа решает эту проблему. Однако в стандартных курсах статистики для социологов как для бакалавров, так и для магистров многоуровневый анализ не преподают.

В ходе исследовательских проектов Лаборатории в 2009 году был собран большой материал в школах Петербурга и Ленинградской области. В обоих массивах выборка устроена иерархически. Мы обратились к Э.Д.Понарину, углубленно изучавшему статистику в Мичиганском университете, провести для сотрудников Лаборатории краткий курс по многоуровневому анализу. Первый мастер-класс, прошедший 18 февраля, открывает серию специальных семинаров по методам статистической обработки данных, которые будут проводиться в Лаборатории еженедельно.