Objetivo: calcular el CPI y para probar si el resultado de la CPI es lo suficientemente grande como para dar cuenta del efecto de agrupamiento en el estudio.
Mi Estudio: Todos los estudiantes dentro de las 52 escuelas seguidos longitudinalmente a lo largo de tres años. Las escuelas son asignados al azar a Tratamiento o de control. Mi pregunta es: ¿necesitamos tener en cuenta para la escuela efecto de agrupamiento?
La CPI es una medida que nos puede ayudar a averiguar si el efecto de agrupamiento es importante o no.
Cómo calcular el CPI?
1) en cuanto a las puntuaciones de los estudiantes en el año de referencia, donde no se utiliza el tratamiento y el cálculo de:
$$MS_{between} / (MS_{between} + MS_{Err})$$
2) Otra forma es calcular el CPI mediante el uso del modelo de efectos aleatorios marco y por el uso de la varianza de los efectos aleatorios (para la escuela). Esto es lo que más comúnmente se hace con diferentes tamaños de grupo.En este caso, la CPI es
$$\sigma_b^2 / (\sigma_b^2 + \sigma_e^2)$$
donde $\sigma_b^2$ es la varianza de los efectos aleatorios y $\sigma_e^2$ es la varianza residual.
Cómo ajustar el modelo de efectos aleatorios en R?
library(nlme)
schRandModel <- lme(StudScoresBaseline ~ 1, data = data, random = ~ 1 | SCHOOL)
SchRandModel.LogLiklihood <- schRandModel$logLik
El modelo anterior se supone aleatorio intercepta para las escuelas.
Ahora podemos ajustar el modelo sin escuelas como efecto aleatorio (grupos de estudiantes que están en lugar de las escuelas):
simpleModel <- lme(StudScoresBaseline ~ 1, data = data, random = ~ 1 | StudentID)
simpleModel.LogLiklihood <- simpleModel$logLik
Finalmente, utilizando la prueba de razón de verosimilitud, que la prueba la diferencia entre las probabilidades:
logLikDiff = SchRandModel.LogLiklihood-simpleModel.LogLiklihood
1-pchisq(2*logLikDiff,df=1)
mi resultado p-valor es menor que <0.0001 lo que indica que tenemos suficiente evidencia de que el modelo de efectos aleatorios es un mejor ajuste. Por lo tanto, la escuela de la agrupación efecto es importante en este estudio .
Me gustaría agradecer a la Macro para que me guía paso a paso para escribir la respuesta.
