모의실험을 이용한 3-수준 다층성장모형과 3-수준 다중소속다층성장모형의 비교
A Simulation Study for Comparing 3-level Hierarchical Linear Growth Modeling and 3-level Multiple Membership Multilevel Growth Modeling
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초록
본 연구는 3-수준 다중소속 다층자료의 명세화 오류 영향을 연구하고자 하였다. 종단연구에서 흔히 발생하는 다중소속 다층자료 구조는 전통적인 다층모형에서는 적절하게 모형화 될 수 없다. 이 모의실험 연구에서는 3-수준 다중소속 다층자료를 무시한 전통적인 3-수준 다층성장모형과 다중소속을 모형화한 3-수준 다중소속다층성장모형의 상대편의성 및 모수적합도를 비교하였다. 본 연구의 목적을 수행하기 위해 다중소속비율 (10%, 20%), 2-수준 표본크기 (50, 100), 3-수준 표본크기 (100, 200)의 조건들이 고려되었다. 모든 실험조건에서 두 모형의 고정효과의 추정에서는 상대편의가 나타나지 않았다. 그러나 다중소속 다층자료가 무시되었을 경우, 3-수준 무선효과 분산이 과소 추정되는 반면, 2-수준과 1-수준 무선효과 분산은 과대 추정되는 상대편의가 나타났다. 모든 실험조건에서, 3-수준 다중소속다층성장모형의 모형적합도(Deviance Information Criterion)가 3-수준 다층성장모형보다 더 적합한 것으로 나타냈다.
Abstract
This study was investigated the impact of mis-specifying facets within 3-level multiple membership multilevel data structures. Multiple membership multilevel data structures are commonly encountered in longitudinal datasets but ignored in traditional hierarchical linear growth modeling analyses. This simulation study compared the relative biases and model fit indexes from the 3-level hierarchical linear growth models to those from correctly specified 3-level multiple membership multilevel growth models. The manipulated conditions were: multiple membership rate (10%, 20%), number of students per school (50, 100), and number of schools (100, 200). The results revealed the under-estimation of level-three variance components but also the over-estimation of level-two as well as level-one random effect variance components when the multiple membership data structure was ignored. The model fit values using deviance information criterion supported 3-level multiple membership multilevel growth models over traditional hierarchical linear growth modeling across all conditions.
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