Phân tích dữ liệu phân loại chéo: hiệu ứng cộng tính và tương tác ngẫu nhiên Analyzing cross-classified data: additive effects and random interaction Khi các con đường học vấn giao nhau Trong bài học trước, chúng ta đã phân tích dữ liệu đầu tư Grunfeld, một ví dụ về cấu trúc chéo “hoàn hảo”, nơi mỗi công ty đều có dữ liệu cho mọi năm. Tuy nhiên, trong nhiều bối cảnh thực tế, đặc biệt là trong khoa học xã hội, cấu trúc chéo thường không đầy đủ và phức tạp hơn. Hãy tưởng tượng hành trình học vấn của một học sinh: em đó theo học một trường tiểu học, sau đó chuyển tiếp lên một trường trung học. Các học sinh từ cùng một trường tiểu học có thể đi đến nhiều trường trung học khác nhau, và một trường trung học có thể tuyển sinh từ nhiều trường tiểu học khác nhau. Đây chính là một cấu trúc điển hình. Việc phân tích loại dữ liệu này đặt ra một câu hỏi thú vị: Làm thế …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản → đăng nhập
Back to top button