The Random Effects in Multilevel Models: Getting Them Wrong and Getting Them Right
The Random Effects in Multilevel Models: Getting Them Wrong and Getting Them Right
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多级模型中的随机效应：错误与正确
DOI：
10.1093/esr/jcv090
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发表时间：
2016
影响因子：
3.2
通讯作者：
Fairbrother
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schmidt-Catran;Fairbrother
对来自多个国家或国家以下地区的受访者的许多调查现已在多个场合进行。社会科学家经常使用多水平模型来分析这类调查产生的数据，调查跨越空间和时间的变化。然而，我们发现，这样的模型通常被错误地指定。它们通常忽略一个或多个相关的随机效应，从而忽略数据中的重要聚类，这导致标准误差中的向下偏差。即使固定效果被正确指定，这些偏差也会发生；如果固定效果不正确，错误的随机效果指定会加剧系数中的偏差。我们使用蒙特卡罗模拟和两个经验例子来说明这些问题。我们建议研究人员将多水平模型与比较的纵向调查数据进行匹配，在所有潜在相关的水平上包括随机效应，从而避免模型的随机部分和固定部分之间的任何不匹配。
Many surveys of respondents from multiple countries or subnational regions have now been fielded on multiple occasions. Social scientists are regularly using multilevel models to analyse the data generated by such surveys, investigating variation across both space and time. We show, however, that such models are usually specified erroneously. They typically omit one or more relevant random effects, thereby ignoring important clustering in the data, which leads to downward biases in the standard errors. These biases occur even if the fixed effects are specified correctly; if the fixed effects are incorrect, erroneous specification of the random effects worsens biases in the coefficients. We illustrate these problems using Monte Carlo simulations and two empirical examples. Our recommendation to researchers fitting multilevel models to comparative longitudinal survey data is to include random effects at all potentially relevant levels, thereby avoiding any mismatch between the random and fixed parts of their models.
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