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          【數(shù)據(jù)分享】學(xué)生受歡迎程度評價(jià)數(shù)據(jù)集

          共 1621字,需瀏覽 4分鐘

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          2021-09-16 01:05

          原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=10809


          數(shù)據(jù)簡介


          受歡迎程度(簡稱:流行度)數(shù)據(jù)集由來自不同班級的學(xué)生組成,并且由于每個(gè)學(xué)生都屬于一個(gè)唯一的班級,因此它是一個(gè)嵌套設(shè)計(jì)。因變量是“流行度”,它是一個(gè)學(xué)生自評的受歡迎程度,范圍為0-10。預(yù)測指標(biāo)包括學(xué)生級別的性別(二分變量)和Extrav(連續(xù)的自我評價(jià)的外向得分),以及班級的Texp(年份為單位的老師經(jīng)驗(yàn), 是連續(xù)的)。


          數(shù)據(jù)詳情


          數(shù)據(jù)格式

          sav

          字段

          學(xué)生id

          班級id

          外向程度

          學(xué)生性別

          教師經(jīng)驗(yàn)(年)

          受歡迎程度 測量分?jǐn)?shù)

          受歡迎程度 教師評價(jià)

          大小

          169kb

          樣本量

          2000


          數(shù)據(jù)瀏覽


          以前18名同學(xué)的數(shù)據(jù)為例,我們來預(yù)覽一下:



          變量探索:










          數(shù)據(jù)獲取


          在下面公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“流行度數(shù)據(jù)”,可獲取完整數(shù)據(jù)。



          點(diǎn)擊標(biāo)題查閱相關(guān)文章


          SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分層線性模型HLM分析學(xué)生受歡迎程度


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          參考文獻(xiàn)

          Enders, Craig K. and Tofighi, Davood (2007). “Centering Predictor Variables in Cross-Sectional Multilevel Models: A New Look at an Old Issue.” Psychological Methods, vol. 12, pg. 121-138.

          Hox, Joop J. (2010). Multilevel Analysis (2nd ed.). New York: Routledge

          點(diǎn)擊標(biāo)題查閱往期內(nèi)容

          用SPSS估計(jì)HLM多層(層次)線性模型模型
          R語言用線性混合效應(yīng)(多水平/層次/嵌套)模型分析聲調(diào)高低與禮貌態(tài)度的關(guān)系
          R語言LME4混合效應(yīng)模型研究教師的受歡迎程度
          R語言nlme、nlmer、lme4用(非)線性混合模型non-linear mixed model分析藻類數(shù)據(jù)實(shí)例
          R語言混合線性模型、多層次模型、回歸模型分析學(xué)生平均成績GPA和可視化
          R語言線性混合效應(yīng)模型(固定效應(yīng)&隨機(jī)效應(yīng))和交互可視化3案例
          R語言用lme4多層次(混合效應(yīng))廣義線性模型(GLM),邏輯回歸分析教育留級調(diào)查數(shù)據(jù)
          R語言 線性混合效應(yīng)模型實(shí)戰(zhàn)案例
          R語言混合效應(yīng)邏輯回歸(mixed effects logistic)模型分析肺癌數(shù)據(jù)
          R語言如何用潛類別混合效應(yīng)模型(LCMM)分析抑郁癥狀
          R語言基于copula的貝葉斯分層混合模型的診斷準(zhǔn)確性研究
          R語言建立和可視化混合效應(yīng)模型mixed effect model
          R語言LME4混合效應(yīng)模型研究教師的受歡迎程度
          R語言 線性混合效應(yīng)模型實(shí)戰(zhàn)案例
          R語言用Rshiny探索lme4廣義線性混合模型(GLMM)和線性混合模型(LMM)
          R語言基于copula的貝葉斯分層混合模型的診斷準(zhǔn)確性研究
          R語言如何解決線性混合模型中畸形擬合(Singular fit)的問題
          基于R語言的lmer混合線性回歸模型
          R語言用WinBUGS 軟件對學(xué)術(shù)能力測驗(yàn)建立層次(分層)貝葉斯模型
          R語言分層線性模型案例
          R語言用WinBUGS 軟件對學(xué)術(shù)能力測驗(yàn)(SAT)建立分層模型
          使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分層線性模型HLM
          R語言用WinBUGS 軟件對學(xué)術(shù)能力測驗(yàn)建立層次(分層)貝葉斯模型
          SPSS中的多層(等級)線性模型Multilevel linear models研究整容手術(shù)數(shù)據(jù)
          用SPSS估計(jì)HLM多層(層次)線性模型模型


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