Aberrant distortion of variance components in multilevel models under conflation of level-specific effects.
Notice bibliographique
Résumé
conflation). The purpose of this article is to elucidate an unappreciated consequence of such fixed or random conflation, namely, that it can cause systematic distortion in all variance components, yielding uninterpretable variances that adversely affect the entire model. In this article, I provide novel mathematical derivations, simulations, and pedagogical illustrations of such variance distortion, showing how it leads to several aberrant consequences: (1) error variances at level-1 and level-2 can systematically increase (in the population) with the addition of predictors; (2) there can be a large apparent degree of between-cluster random-effect variability in cases in which there is actually no between-cluster outcome variability; (3) R-squared measures of explained variance can be severely biased, uninterpretable, and well below the logical bound of 0; and (4) inference for all fixed components of the model-not just the conflated slopes themselves-can be compromised. I conclude with recommendations for practice, including cautionary notes on interpreting results from prior research that had specified conflated slopes. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,103 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».