Wat zijn multilevel lineaire modellen? - Tentamens 21

Vragen

Vraag 1

Wat zijn de voordelen van een multilevel lineair model?

Vraag 2

Wat is het verschil tussen een vast effect en een random effect?

Vraag 3

Waar wordt onderscheid tussen gemaakt bij multilevel modellen?

Vraag 4

Wanneer is er meestal ook sprake van een random intercept?

Vraag 5

Wat is het verschil tussen een multilevel lineair model en regressie?

Vraag 6

Waarom is het aan te raden om te beginnen met een model met alleen vaste parameters en random coëfficiënten toe te voegen als het nodig is?

Vraag 7

Wat zijn de vier covariantiestructuren?

Vraag 8

Wat is een speciale assumptie voor een multilevel model?

Vraag 9

Wat houdt centreren van een variabele in?

Vraag 10

Wat zijn polynomials?

Vraag 11

Wat is belangrijk bij groeicurven?

Vraag 12

Waarom zijn er geen vaste richtlijnen voor het rapporteren van een multilevel model?

Antwoordindicatie

Vraag 1

De voordelen van een multilevel lineair model zijn dat het gebruikt kan worden om variatie tussen richtingscoëfficiënten te meten, dat de gegevens niet te hoeven voldoen aan de assumptie van onafhankelijkheid, en dat het model goed te gebruiken is als er missende waarden zijn.

Vraag 2

Een vast effect is een effect waarbij alle mogelijke condities waarin een onderzoeker geïnteresseerd is aanwezig zijn in het experiment. Een random effect is wanneer het experiment alleen een random steekproef van mogelijke condities bevat.

Vraag 3

Bij multilevel modellen wordt onderscheid gemaakt tussen vaste coëfficiënten en random coëfficiënten.

Vraag 4

Er is meestal ook sprake van een random intercept als er sprake is van een random slope.

Vraag 5

Bij regressie is er een vaste intercept en regressiecoëfficiënt.

Vraag 6

Dit is handig omdat je op deze manier de fit van het nieuwe model kan vergelijken met het basismodel.

Vraag 7

De vier covariantiestructuren zijn de variantiecomponentenstructuur, de diagonale structuur, de AR(1) en de ongestructureerde structuur.

Vraag 8

Voor een multilevel model geldt ook dat de random intercepts en slopes normaal verdeeld moeten zijn over het model.

Vraag 9

Centreren van een variabele houdt in dat de variabele getransformeerd wordt naar deviaties vanaf een vast punt, meestal het gemiddelde of groepsgemiddelde.

Vraag 10

Polynomials zijn groeicurven, ofwel lijnen met een trend.

Vraag 11

Belangrijk bij groeicurven is dat je polynominals kunt toepassen tot één minder dan het aantal tijdspunten dat je hebt, en dat een polynominal een simpele machtsfunctie is.

Vraag 12

Er zijn geen vaste richtlijnen omdat multilevel modellen veel verschillende vormen kunnen aannemen.