Stata マルチレベル分析ウェビナー≪New≫

このウェビナーではStataで行うマルチレベルモデルについて紹介します。
Stata入門ウェビナーに参加された方および、これからStataを利用する皆様にとって、
Stataで行うマルチレベル分析の機能を簡単に理解する絶好の機会です。
要所で使い方のコツも積極的にご紹介します。

本ウェビナーでは、Stataで行う回帰モデルの推定および推定後の
モデル診断、予測について紹介します。

1. マルチレベルモデルの概要
マルチレベル分析を行う際の目的意識とデータ構造を
はじめに、分析手法の理論を概説します

2. Stataで行うマルチレベルモデルの推定
サンプルデータを使用して、実際にStataを操作し、
マルチレベルモデルを推定、操作方法を解説します。
ランダムインターセプトモデルとランダムスロープモデルの
両方について解説します。

3. モデル診断とランダム効果の構造
「Stata18での新機能」として、小規模サンプルを考慮した AICが計算可能になりました。
最適なモデルを決定するモデル診断機能の紹介と、
ランダム効果の詳細な設定方法をご紹介します。

4. まとめ
ウェビナー内で紹介した機能・操作について簡単におさらいを行います。

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