Giới thiệu mô hình đa cấp bậc cao với hiệu ứng ngẫu nhiên lồng nhau
Introduction to Higher-Level models with Nested Random Effects
Tóm tắt loạt bài viết
Chào mừng các bạn đến với một chương mới nâng cao trong hành trình khám phá các mô hình đa cấp! Trong các chuỗi bài viết trước, chúng ta đã làm chủ các mô hình hai cấp, nơi các quan sát (cấp 1) được nhóm lại trong các cụm (cấp 2) – ví dụ như các lần sinh lồng trong các bà mẹ, hay nhân viên lồng trong các công ty. Tuy nhiên, thực tế thường phức tạp hơn thế. Dữ liệu trong thế giới thực thường có cấu trúc phân cấp nhiều hơn hai tầng. Hãy tưởng tượng một bộ dữ liệu giáo dục: các học sinh được nhóm vào các lớp học, và các lớp học lại được nhóm vào các trường học. Đây chính là cấu trúc dữ liệu ba cấp, và việc phân tích nó đòi hỏi một bộ công cụ mạnh mẽ hơn.
Chuỗi bài viết này sẽ trang bị cho bạn kiến thức để chinh phục những cấu trúc dữ liệu phức tạp này. Chúng ta sẽ mở rộng các khái niệm về mô hình chặn ngẫu nhiên và hệ số ngẫu nhiên từ hai cấp lên ba cấp (và cao hơn nữa). Bạn sẽ học cách “giải phẫu” sự biến thiên của dữ liệu thành nhiều tầng khác nhau: sự khác biệt giữa các trường, sự khác biệt giữa các lớp trong cùng một trường, và sự khác biệt giữa các học sinh trong cùng một lớp. Việc hiểu và mô hình hóa các nguồn biến thiên này là cực kỳ quan trọng để có được những ước lượng chính xác và các suy luận thống kê đáng tin cậy. Chúng ta sẽ sử dụng lệnh mixed của Stata, một công cụ cực kỳ linh hoạt, để xây dựng và ước lượng các mô hình này từng bước một. Xuyên suốt các bài học, chúng ta sẽ làm việc với các bộ dữ liệu thực tế, từ y học đến giáo dục, để bạn có thể thấy rõ cách áp dụng các kỹ thuật này vào việc trả lời các câu hỏi nghiên cứu phức tạp.
Cấu trúc chuỗi bài học
Để giúp bạn tiếp cận một chủ đề có phần trừu tượng một cách hệ thống, chuỗi bài viết này được cấu trúc thành các phần logic, đi từ mô hình đơn giản nhất đến các ứng dụng phức tạp và thực tế hơn.
- Xây dựng và ước lượng mô hình thành phần phương sai ba cấpBạn sẽ học cách đặc tả một mô hình ba cấp, diễn giải ba thành phần phương sai và các loại tương quan nội cụm khác nhau.
- Mô hình hệ số ngẫu nhiên ba cấp và kiểm định giả thuyếtMở rộng mô hình bằng cách cho phép các hệ số thay đổi ngẫu nhiên ở các cấp độ khác nhau và học cách kiểm định sự cần thiết của chúng.
- Thực hành và tổng hợp – phân tích toàn diện dữ liệu đa cấp bậc caoÁp dụng tất cả các kỹ năng đã học vào một nghiên cứu tình huống từ đầu đến cuối, củng cố kiến thức và kỹ năng thực hành.
Kiến thức tiên quyết
Chuỗi bài viết này là một sự nâng cao trực tiếp từ các mô hình hai cấp. Do đó, việc nắm vững các kiến thức nền tảng là điều kiện tiên quyết để bạn có thể tiếp thu tốt nhất.
Mục tiêu học tập
Sau khi hoàn thành chuỗi bài viết này, bạn sẽ có khả năng phân tích các cấu trúc dữ liệu phân cấp phức tạp, một kỹ năng quan trọng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng.
- Nhận diện và mô tả cấu trúc dữ liệu ba cấp (hoặc cao hơn).
- Đặc tả và xây dựng mô hình thành phần phương sai ba cấp.
- Ước lượng các mô hình đa cấp bậc cao bằng lệnh
mixedtrong Stata. - Diễn giải chính xác các thành phần phương sai ở mỗi cấp độ và ý nghĩa của chúng.
- Tính toán và hiểu các loại tương quan nội cụm khác nhau trong mô hình ba cấp.
- Mở rộng mô hình để bao gồm các hệ số ngẫu nhiên ở các cấp độ khác nhau.
- Thực hiện các kiểm định giả thuyết để đánh giá sự cần thiết của các thành phần phương sai bậc cao.
Tài liệu tham khảo
Kiến thức trong chuỗi bài viết này tiếp tục được phát triển dựa trên các nguồn tài liệu kinh tế lượng và thống kê đa cấp hàng đầu.
- Skrondal, A., & Rabe-Hesketh, S. (2022). Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata, Fourth Edition. Stata Press. Đây là tài liệu chính, cung cấp nền tảng lý thuyết và hướng dẫn thực hành Stata chi tiết cho toàn bộ chuỗi bài viết, đặc biệt là Chương 8.
- Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. Sage. Một tài liệu kinh điển về lý thuyết và ứng dụng của các mô hình tuyến tính phân cấp.
Phụ lục: Dữ liệu thực hành cho chuỗi bài viết
Trong chuỗi bài này, chúng ta sẽ sử dụng hai bộ dữ liệu để minh họa cho các khái niệm khác nhau. Cả hai đều có sẵn trực tuyến từ Stata Press.
1. Dữ liệu Đo lường Lưu lượng thở (PEFR)
Bộ dữ liệu này so sánh hai phương pháp đo lường trên cùng 17 đối tượng, mỗi phương pháp được đo hai lần. Đây là một ví dụ kinh điển về cấu trúc ba cấp: các lần đo (cấp 1) lồng trong các phương pháp (cấp 2), và các phương pháp lồng trong các đối tượng (cấp 3).
* Tải dữ liệu PEFR
use https://www.stata-press.com/data/mlmus4/pefr, clear
2. Dữ liệu Dinh dưỡng Kenya
Bộ dữ liệu này theo dõi sự phát triển nhận thức (đo bằng điểm Raven) của 546 trẻ em trong 12 trường học ở Kenya qua 5 thời điểm. Đây là một cấu trúc ba cấp khác: các lần quan sát (cấp 1) lồng trong các trẻ em (cấp 2), và các trẻ em lồng trong các trường học (cấp 3).
* Tải dữ liệu Dinh dưỡng Kenya
use https://www.stata-press.com/data/mlmus4/kenya, clear
Với các bộ dữ liệu và một lộ trình rõ ràng, chúng ta đã sẵn sàng để vươn tới những tầm cao mới trong phân tích đa cấp. Hãy bắt đầu với bài học đầu tiên!
📚 Bài tiếp theo: Xây dựng và Ước lượng Mô hình Thành phần Phương sai Ba cấp
💡 Lưu ý: Hãy đảm bảo đã nắm vững các khái niệm chính trong bài này trước khi tiếp tục.