Mở rộng sang bối cảnh đa cấp – mô hình chặn ngẫu nhiên thứ tự Extending to a multilevel context – the ordinal random-intercept model Khi dữ liệu thứ tự có cấu trúc lồng nhau Trong bài học trước, chúng ta đã làm chủ mô hình logit thứ tự, một công cụ mạnh mẽ để phân tích các biến kết quả có thứ bậc. Tuy nhiên, mô hình đó vẫn hoạt động dưới một giả định ngầm: tất cả các quan sát là độc lập với nhau. Điều gì sẽ xảy ra khi giả định này bị vi phạm? Hãy tưởng tượng chúng ta đang theo dõi mức độ nghiêm trọng của bệnh tật (theo thang đo thứ tự) của một nhóm bệnh nhân qua nhiều tuần, hoặc chúng ta khảo sát mức độ hài lòng của nhân viên trong nhiều công ty khác nhau. Trong cả hai trường hợp, các quan sát không còn độc lập nữa: các đánh giá của cùng một bệnh nhân qua các tuần có xu hướng tương quan với nhau; mức độ hài lòng …