多変量混合効果モデル -Multilevel mixed-effects models-

　

線形多重レベルモデルのフィットを行うStataのxtmixedコマンドはサーベイデータにも対応できるようになりました。サンプリング重みとロバスト/クラスタ標準誤差が利用できます。

xtmixedにおけるサンプリング重みの処理のしかたは他のコマンドの場合と異なります。

1. 該当レベルにおいて等確率のサンプリングを仮定する場合を除き、 重みはそれぞれのモデルレベルで指定されなくてはならない.
2. より下位のモデルレベルにおける重みはより高位レベルのクラスタ選択に 依存する選択を示す必要がある。 全般的な選択を示すだけでは不十分である。
3. より下位のレベルにおける重みのスケーリングは考慮されなくてはならない。 サンプリング重みのスケールが問題とならない標準的な分析の場合と異なり、 多重レベルモデルにおいては重みのスケールは下位レベルのクラスタ間で 一貫性のあるものでなくてはならない。

技術的な詳細については[XT] xtmixed（開発元StataCorp.、PDF）のセクション Survey data をご参照ください。

 共にサンプリング重みが設定された2階層サンプリングデザインからのデータに対してxtmixedを用い、2レベルモデルをフィットさせてみます。

上記において、学生レベルの重みについては標準的な重み構文[pw=w_fstuwt]を使用していますが、学校レベルの重みについては変量効果方程式の中でpweight(wnrschbw)という形で指定を行っています。また、学生レベルの重みを再スケールするため、pwscale(size)という指定も行っています。

他のコマンドの場合と同様、サンプリング重みはロバストな標準誤差を暗に示しますが、xtmixedの場合には標準誤差は特に指定を行わない限り、最高レベルにおいてクラスタリングされます。

詳細については[XT] xtmixed（StataCorp LLC、PDF）をご参照ください。

Stata 12で追加された新機能の詳細についてはこちらを参照ください。

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