2024/2025

Методы количественного анализа данных в психологии: многоуровневые и смешанные модели

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент психологии

Когда читается: 1 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Колачев Никита Игоревич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Методы количественного анализа данных в психологии: многоуровневые и смешанные модели

Цель освоения дисциплины

• Овладение основными теоретическими концепциями многоуровневого моделирования и смешанных моделей, включая различие между фиксированными и случайными эффектами, а также понимание структуры данных, подходящих для этих методов
• Формирование у студентов компетенций в области применения многоуровневых и смешанных моделей для анализа сложных данных в психологических исследованиях

Планируемые результаты обучения

• Определять ситуации, в которых многоуровневые и смешанные модели предпочтительнее традиционных
• Выделять критерии применимости многоуровневых и смешанных моделей
• Оценивать качество модели
• Интерпретировать результаты моделирования
• Определять ограничения многоуровневых и смешанных моделей
• Сравнивать модели с помощью теста отношения правдоподобия и информационных критериев согласия

Содержание учебной дисциплины

• 1. Предпосылки применения многоуровневых и смешанных моделей
• 2. Многоуровневая линейная модель с фиксированными эффектами
• 3. Многоуровневая линейная модель со случайными эффектами
• 4. Многоуровневая логистическая модель с фиксированными эффектами
• 5. Многоуровневая логистическая модель со случайными эффектами

Элементы контроля

• Контрольные работы
  Будут две контрольные работы: одна по линейным, другая – по логистическим моделям.
• Доклад
  Доклад предполагает выступление каждого слушателя по проблемам, подробно не затрагиваемым в курсе. На выступление отводится не более 20 минут, ответы на вопросы докладчику – не более 10 минут. Примерные темы докладов: Отличия классического метода максимального правдоподобия от ограниченного максимального правдоподобия при оценке коэффициентов многоуровневых и смешанных моделей Подходы к расчёту объёма выборки при использовании многоуровневых моделей Подходы к расчёту объёма выборки при использовании смешанных моделей
• Анализ данных
  Необходимо сформулировать два исследовательских вопроса (две гипотезы) и провести анализ методом многоуровневой или смешанной модели. Результаты моделирования необходимо корректно представить, описать и проинтерпретировать.

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 1st module
  0.3 * Анализ данных + 0.4 * Доклад + 0.3 * Контрольные работы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• An introduction to multilevel modeling techniques, Heck, R. H., 2009
• Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models, Gelman, A., 2009
• Hox, J. J. (2010). Multilevel Analysis : Techniques and Applications, Second Edition (Vol. 2nd ed). New York: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=336658
• Multilevel analysis : an introduction to basic and advanced multilevel modeling, Snijders, T. A. B., 1999
• Multilevel analysis : an introduction to basic and advanced multilevel modeling, Snijders, T. A. B., 2012
• Multilevel analysis : techniques and applications, Hox, J., 2002

Рекомендуемая дополнительная литература

• Multilevel analysis of individuals and cultures. (2008). Erlbaum. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsnar&AN=edsnar.oai.tilburguniversity.edu.publications.8debce94.6854.4edd.b0f6.8bae61fccd4c

Авторы

• Колачев Никита Игоревич
• Вечерин Александр Викторович