¿Cómo se pueden obtener pesos de regresión estandarizados (efecto fijo) a partir de una regresión multinivel?
Y, como un "complemento": ¿Cuál es la forma más fácil de obtener estos pesos estandarizados de un objeto mer
(de la lmer
función del lme4
paquete R
)?
Respuestas:
Simplemente escale sus variables explicativas para tener una media de cero y una varianza de una antes de ponerlas en el modelo. Entonces los coeficientes serán todos comparables. La naturaleza de efectos mixtos del modelo no tiene impacto en este tema.
La mejor manera de hacerlo, y es menos probable que salga mal, es usar scale () antes de ajustar el modelo.
fuente
Para obtener una forma rápida de obtener los coeficientes beta estandarizados directamente desde cualquier modelo lm (o glm) en R, intente usar
lm.beta(model)
desde el paquete QuantPsyc. Por ejemplo:fuente
Para los modelos lineales estándar regresados con lm () puede escalar () los datos de sus predictores o simplemente usar esta fórmula simple:
fuente
Suponiendo que haya configurado la salida de su
lmer
modelolmer.results
,fixef(lmer.results)
devolverá los coeficientes generales de efectos fijos.fuente
mer
objeto; no aparecen en el resumen, por lo que supongo que loslme4
métodos no los crean.fixef()
devolverá toda la información de efectos fijos disponible de unmer
objeto.