Modele pv age transfert siege social sas

, où les quatre premiers termes (c.-à-d. γ00, γ01 AGEI, γ10 Timeti et γ11 AGEI * Timeti) sont les effets fixes qui capturent le modèle moyen. Les trois derniers termes (c.-à-d. U0i, U1i * Timeti et ETI) sont les effets aléatoires qui capturent la variation entre les modèles de régression individuels et le modèle moyen (c.-à-d., U0i et U1i * Timeti) et la variation entre les observations individuelles et la régression modèle au sein de chaque personne (c.-à-d., ETI). Les résultats sont présentés dans le tableau 6 (modèle B). La CPI pour cet exemple était: 43.915/(43.915 + 47.753) =. 479 sur la base des estimations de variance présentées dans le tableau 6 (modèle ICC). La CPI est la proportion de la variance entre-individus à la somme des variances entre-et intra-individuelles d`une variable de résultat et se situe généralement entre 0 et 1. HOX (2002) a interprété la CPI comme «la proportion de la variance expliquée par la structure de regroupement dans la population» (p.

15). La CPI peut également être (grosso modo) considérée comme la relation moyenne entre une paire d`observations (c.-à-d. les scores FIM_P) au sein d`un groupe (c.-à-d. un patient dans notre exemple). Barcikowski (1981) a montré que le taux d`erreur de type I pouvait être gonflé (par exemple, du niveau nominal .05 au .06) lorsqu`une très petite ICC (par exemple,. 01) s`est produite. La CPI dans la recherche éducative avec la conception transversale varie généralement entre .05 et .20 (Snijders & Bosker, 1999). L`ICC élevé relatif de cet exemple (. 479) est probablement dû à la nature longitudinale des données, étant donné que la même mesure a été évaluée à plusieurs reprises à partir du même patient au fil du temps.

où γ00 est la moyenne des scores FIM_P moyenne de 131 et U0i est la différence entre le score de FIM_P moyenne i-Th et la moyenne grand. Comme le montre le tableau 6 (modèle ICC), le score FIM_P moyen grand était de 85,954. U0i est supposé être normalement distribué avec la variance est égal à τ00 (c.-à-d., U0i ~ N (0, τ00)). En outre, les erreurs aléatoires intra-individuelles (ETI) sont supposées être indépendantes des effets aléatoires entre-individuels (U0i). La combinaison d`équations (1) et (2) est appelée «modèle à interception aléatoire» dans lequel aucun prédicteur n`est inclus dans ces deux équations. La corrélation intra-classe (ICC) qui mesure l`amplitude de la dépendance entre les observations peut être calculée en utilisant les variances entre et entre les deux (i.e., σ2 et τ00) des équations (1) et (2) en utilisant le test du ratio de vraisemblance, on peut comparer les modèles A et C1 avec leurs valeurs-2LL. Étant donné que la seule différence entre ces deux modèles est la covariance τ01 qui a été estimée dans le modèle A mais non dans le modèle C1 (c.-à-d., τ01 = 0 dans le modèle C1), la différence dans les valeurs-2LL de ces deux modèles imbriqués suit une distribution khi carré avec 1 degré de Liberté.