Runmlwin: executar o MLwiN no Stata runmlwin é um comando Stata que permite aos usuários do Stata executar o poderoso software de modelagem multinível MLwiN da Stata. Os modelos de vários níveis instalados por runmlwin são muitas vezes consideravelmente mais rápidos do que os ajustados pelos comandos Stats xtmixed, xtmelogit e xtmepoisson. A gama de modelos que pode ser ajustada por runmlwin também é muito maior que esses comandos. Runmlwin também permite uma estimativa rápida em grandes conjuntos de dados para muitos dos modelos multiníveis mais complexos disponíveis através do comando escrito pelo usuário gllamm. MLwiN tem os seguintes recursos: Estimativa de modelos multiníveis para dados categóricos contínuos, binários, de contagem, categorizados e desordenados. Estimativa rápida através de métodos clássicos e bayesianos. Estimativa de modelos multiníveis para estruturas de dados não-histárquicos de associação cruzada e múltipla Estimativa de modelos de resposta multivariada multinível Modelos espaciais de vários níveis, modelos de erro de medição multinível e modelos de imputação múltipla de vários níveis Estes detalhes com uma captura de tela estão disponíveis no nosso folheto runmlwin (pdf, 0.1mb) O artigo do artigo runmlwin do artigo Leia o artigo do runmlwin journal para uma introdução abrangente ao comando. Apresentações Nós fornecemos uma série de apresentações apresentando runmlwin. Essas apresentações fornecem uma visão geral rápida do funcionamento do comando e da gama de modelos que podem ser instalados. Mais gt gt Instalação Tanto MLwiN como Stata são necessários para usar runmlwin. MLwiN é livre para acadêmicos do Reino Unido. Uma versão gratuita totalmente funcional de 30 dias do MLwiN está disponível para todos os outros usuários. Para instalar runmlwin. Digite o seguinte comando em uma versão de Net aware do Stata: ssc install runmlwin Se você não possui privilégios de gravação suficientes para instalar nesta localização, então você pode instalar o runmlwin manualmente usando o seguinte arquivo do Stata. Mantendo o runmlwin atualizado Estamos constantemente melhorando o runmlwin. Para verificar se você está usando a versão mais recente do runmlwin. Digite o seguinte comando: Documentação Criamos arquivos de ajuda abrangentes do Stata para runmlwin e também para o mcmcsum. O último é um comando de pós-estimativa que escrevemos para calcular as estatísticas de resumo do MCMC depois de montar um modelo runmlwin usando o mecanismo de estimação do MCMC. Nós também fornecemos os arquivos do para replicar os exemplos relatados em cada arquivo de ajuda. Nós fornecemos arquivos Stata do que permitem que você replica todas as análises relatadas no Manual do Usuário do MLwiN e no Manual MLML MLMC usando runmlwin. Mais gt gt Citando runmlwin Se você usa runmlwin em seu trabalho, cite runmlwin. Estamos felizes em listar todas as publicações que citam o runmlwin neste site. Mais gt gt Fórum do usuário Use o fórum do usuário do runmlwin para publicar quaisquer dúvidas sobre o runmlwin. Os autores do runmlwin monitoram o fórum e esperamos seus comentários e sugestões. Agradecimentos Agradecemos aos colegas do Centro de Modelagem Multilevel e da Universidade de Bristol por seus comentários úteis. O desenvolvimento deste comando foi financiado no âmbito do projeto LEMMA, um nó do Centro Nacional de Métodos de Pesquisa do Conselho de Pesquisas Econômicas e Sociais do Reino Unido (número de concessão RES-576-25-0003). Recursos da Web para modelagem multinível Livros e downloads e materiais relacionados Uma seleção aqui, mas para uma lista completa, vá para livros úteis Ir para provador de texto clássico Goldsteins em sua 3 ª edição em modelos estatísticos multiníveis (Goldstein H, 2003, modelos estatísticos multiníveis. Londres, Arnold Publishers) A segunda edição de estatística multinível Os modelos também podem ser baixados Material suplementar para Tom Snijders e Roel Bosker textbook ndash Snijders T, Bosker R, 1999 Análise multinível: uma introdução ao modelo básico e avançado de vários níveis. Londres, Sage, incluindo atualizações e correções, conjuntos de dados usados em exemplos, com configurações para executar os exemplos em MLwiN e HLM, e uma introdução ao MLwiN pode ser encontrada em stat. gamma. rug. nlmultilevel. htm Material suplementar para Joop Hoxs textbook ndash Hox J, 2002, análise multinível: técnicas e aplicações. O ndash de Mahwah, NJ, Lawrence Erlbaum pode ser encontrado em ats. ucla. edustatexamplesmahoxdefault. htm O conteúdo completo de Hox J, 1995, análise multinível aplicada. Amesterdão: TT-Publikaties pode ser baixado no site da Hoxs. Material suplementar para Skrondal, A. e Rabe-Hesketh, S. (2004). Modelagem de variáveis latentes generalizadas: modelos de equação multinível, longitudinal e estrutural. Chapman e HallCRC. Pode ser encontrado em gllamm. org Material suplementar para Garrett Fitzmaurice, Nan Laird, James Ware (2004) Análise Longitudinal Aplicada Wiley é encontrada em hsph. harvard. edufitzmaurala Material suplementar para Análise de Dados Longitudinais Aplicados: Mudança de Modelagem e Evento Ocorrente por Judy Cantor e John Wilett (2003) Oxford University Press, podem ser encontrados em: gseacademic. harvard. edu alda Para os interessados na análise de dados espaciais, há Andrew B. Lawson, William J. Browne, Carmen L. Vidal Rodeiro ( 2003) Mapeamento de doenças com WinBUGS e MLwiN. Wiley e seu site associado seis. bris. ac. ukfrwjbdm. html Para ler uma comparação de modelagem multinível com abordagens tradicionais para executar ANOVA, regressão e regressão logística com eventos de memória sendo aninhados na sessão de teste de pessoas, veja Wright DB, 1998, Modelando dados agrupados em Pesquisa de memória autobiográfica: a abordagem multinível, Psicologia cognitiva aplicada. 12, 339-357 em: www2.fiu. edudwrightpdfmultil. pdf Para manter-se atualizado com os desenvolvimentos no campo, junte-se ao boletim CMM Listas de referência sobre modelagem multinível Wolfgang Ludwig-Mayerhofers referências anotadas sobre modelagem multinível: wlm. userweb. mwn. dewlmmule. htm Existe uma lista estruturada de referências (com base em diferentes tipos de modelo) no site HLM ssicentralhlmreferences. htmlr7 Software em geral O CMM mantém revisões de alguns dos pacotes disponíveis para modelagem multinível. Essas revisões contêm sintaxe para montar uma série de modelos multinível para exemplos de conjuntos de dados. Se você quiser ver como um modelo específico pode ser instalado em software específico, existem recursos de desenvolvimento na UCLA ats. ucla. edustatexamples Para aqueles que desejam analisar dados longitudinais, a UCLA acompanha as instruções de software em uma ampla gama de programas. O livro de texto Singer JD, Willett JB, 2003 Análise de dados longitudinal aplicada: mudança de modelo e ocorrência de eventos. Nova York, Oxford University Press, em: ats. ucla. edustatexamplesalda Treinamento associado a pacotes de software Uma quantidade crescente de materiais de treinamento baseados na web (ou pelo menos para download) estão sendo desenvolvidos. Organizamos esta seção pelo software específico que está sendo usado e, em vez disso, software comercial separado arbitrariamente do freeware que segue aML Pode ser usado para caber uma série de modelos multiníveis, mas possui características específicas para montagem de modelos de equações multi-processo ou simultâneas para Dados hierárquicos em que as variáveis preditoras podem ser não aleatórias ou endógenas, e outros tipos de modelos usados por economistas, como um modelo de seleção Heckman multinível: produto - produto aplicado. html HLM O site oficial fornece orientação em ssicentralhlmexamples. htmlHá muito bom material introdutório sobre Como configurar os modelos por serviços de tecnologia da informação no curso de regressão multinível Jason Newsoms da Universidade de Texas que usa o HLM, mas abrange um monte de outros motivos também (por exemplo, Distinguir entre aleatório e fixo: variáveis, efeitos e comparação de coeficientes de estimadores, E torceu para SPSS Mixed) MLwiN Você pode baixar uma versão do software, dados e tapete de treinamento Do nosso meio de aprendizagem para o site de Métodos e Aplicações Multilevel (LEMMA). Estes materiais podem ser complementados pelos manuais MLwiN disponíveis gratuitamente. Que são um curso em si mesmos. Um manual especial do MCMC discute a estimativa MCMC no MLwiN na íntegra. Mplus Este software permite modelagem de equações estruturais, modelagem multinível e modelagem de mistura em seu site, statmodel possui downloads de treinamento e exemplos. SAS Judy Singer tem um download de pdf que mostra como caber modelos de vários níveis no PROC MIXED, está muito bem escrito. A empresa implementou o exemplo Singer em outros softwares (por exemplo, RSplus, HLM, MLwiN, SPSS) ats. ucla. edustatpaperexamplessingerdefault. htm CJ Anderson tem uma grande quantidade de material para o curso on-line em ed. uiuc. educoursesEdPsy490CK Os dados e o material relacionado ao SAS estão disponíveis para Análise Longitudinal Aplicada por Garrett Fitzmaurice, Nan Laird, James Ware em hsph. harvard. edufitzmaurala O código e os dados para os modelos Contido no Sistema SAS para Modelos Mistos (1996) por RC Littell, GA Milliken, WW Stroup e RD Wolfinger, deve ser encontrado no ftp. sassamplesA55235 SPSS É útil encontrar uma discussão útil sobre o procedimento Linear Mixed Models em SPSS Advanced Models. No spssdownloadsPapers. cfm (pesquisa de modelagem de efeitos múltiplos lineares no SPSS), também um tutorial para download em HTML baseado em um conjunto de estudos de caso. O John Painter fornece um guia claro sobre como se adequar a modelos multiníveis usando o SPPS mixe D unc. edu Outra breve demonstração de SPSS Misto em ação é encontrada em step. psy. edumaterialsspssmixed. doc Stata Os materiais de aprendizagem interativos passo a passo podem ser encontrados em nosso curso Lemma on-line para usar o Stata com nível multinível Modelling software livre Existem vários programas que estão disponíveis com custo baixo ou nulo. Alguns deles são gerais (como R), outros são mais específicos, mas podem ter características especiais que os tornam particularmente atraentes, tentamos identificar esses recursos especiais abaixo. Nós também apontamos alguns recursos de treinamento adequados. BAYESX Tem uma série de características distintivas, incluindo o tratamento de efeitos estruturados (correlacionados) ou não estruturados (não correlacionados) de covariáveis espaciais (dados geográficos) e efeitos aleatórios não estruturados de indicadores de grupos não ordenados. Ele permite relacionamentos não-paramétricos entre a resposta e os preditores (modelos aditivos generalizados) e faz isso para resultados contínuos e discretos, ele pode manipular e exibir mapas geográficos stat. uni-muenchen. de bayesxbayesx. html BUGS B inferência ayesiana U cantar G Ibbs S ampling é realmente uma linguagem flexível que permite a montagem de uma ampla variedade de modelos usando métodos MCMC, este é um site muito rico desenvolvido pela MRC Biostatistics Research Unit em Cambridge, que possui muitos softwares livremente baixáveis e manuais detalhados mrc-bsu O código. cam. ac. ukbugsData e BUGS está disponível como downloads de geog. qmul. ac. ukstaffcongdonp. html GeoBUGS O GeoBUGS é um complemento para BUGS que foi desenvolvido por um time do Imperial College para caber modelos espaciais e produzir um alcance De mapas como saída mrc-bsu. cam. ac. uksoftwarebugsthebugs-project-geobugs GLLAMM GLLAMM envolve, de forma útil, a classe latente multinível e análise fatorial, quadratura adaptativa para derivar a total probabilidade com Resposta discreta e normal, e possui instalações para montar modelos não paramétricos em que a distribuição no nível superior pode ser não normal (você precisa do STATA para executar este software, este software é particularmente útil para os modelos listados acima, mas pode ser lento Para convergir. Este site também é rico com um número crescente de downloads de palestras e artigos mostrando como a abordagem pode ser usada na prática gllamm. org. Você pode baixar materiais de um curso de modelagem multinível ministrado na Universidade de Lancaster, que inclui exemplos de uso do GLLAMM para contínua e discreta Respostas. MIX MIX é um conjunto de programas autônomos que se encaixam em vários modelos específicos, incluindo regressão linear de efeitos mistos, regressão logística de efeitos mistos para resultados nominais ou ordinários, regressão probit de efeitos mistos para resultados ordinais, regressão de Poisson de efeitos mistos, E análise de sobrevivência em tempo combinado de efeitos mistos. Eles têm uma interface comum e, importante, calculam a probabilidade diretamente, permitindo a comparação da mudança de desvio para modelos aninhados. As versões são para Windows, bem como para PowerMac e Solaris uic. eduhedekermix. html RR é um sistema completo para computação estatística e gráficos, pode ser visto como uma implementação Open Source da linguagem S, que por sua vez está subjacente ao software S-Plus . É distribuído gratuitamente sob a GNU General Public License e pode ser usado para fins comerciais. Ele opera em uma ampla gama de plataformas. A versão e a documentação mais recentes podem ser obtidas através do CRAN, a Rede de Arquivo R abrangente cran. r-project. org RS Os modelos de teoria normal são instalados em R usando as funções lme e nlme descritas na íntegra em Modelos de efeitos mistos em S e S - PLUS por JC Pinheiro e DM Bates (2000), há um suporte adicional para este livro em cm. bell-labscmmsdepartmentssiaprojectnlme para respostas discretas, há a função glmmPQL que é discutida na 4ª edição de estatísticas aplicadas modernas com S WN Venables e BD Ripley O livro também abrange modelos de teoria normais, há suporte on-line para o livro em stats. ox. ac. ukpubMASS4 Jeff Gill mantém um site que fornece ajuda, tutoriais e referências para aqueles que querem usar R jgill. wustl. eduSiteHomepage. html Software útil E macros PreML Há um utilitário muito útil escrito para exportar um arquivo SPSS em uma planilha MLwiN, é descarregável do site Tom Snijders stat. gamma. rug. nl Diagnostics Tom Snijders web site Contém um conjunto de macros MLwiN para produzir diagnósticos e para montar um modelo de rede social stat. gamma. rug. nlmlnmac. htm PINT Para determinar os tamanhos de amostra e a força requeridos em um modelo de dois níveis, existe um software e manual manual do download OD. Disponível na Fundação William T Grant Research Tools O DismapWin é um software de domínio público para a análise estatística de mapas epidemiológicos que permite a análise da heterogeneidade não observada usando modelos de mistura, o programa oferece uma abordagem de regressão de Poisson que liga dados de doenças e exposição pessoais. soton. ac. Ukdab1f10Software. html PROC TRAJ é um procedimento SASreg, escrito por Bob Jones, que se adapta a um modelo de mistura discreta para dados longitudinais e, desse modo, implementa o modelo de trajetória do grupo Nagels, um site muito útil para este tipo de modelo com downloads de documentos é traj-group - Modelagem baseada em dados longitudinais Websites de especialistas Douglas Bates que desenvolveu as funções LME e NLME em R e S-plus tem um websit E em stat. wisc. edu Bill Browne (que fez grandes contribuições para o componente MCMC da MLwiN) tem uma grande quantidade de documentos para download em seis. bris. ac. uk David Draper tem um monte de material sobre a abordagem bayesiana de hierarquia Modelos em seu site: cse. ucsc. edu Tony Fielding tem material útil sobre variáveis categóricas ordenadas, endogeneidade e variáveis instrumentais, incluindo macros MLwiN em seu site Andrew Gelman tem muitos papéis e apresentações para download em modelagem multinível com uma forte estatística Bayesiana. columbia. edu Harvey Goldstein, que é instigador do software MLwiN, possui vários documentos para download em seu site. Don Hedeker, que esteve por trás do conjunto de programas MIX, possui transparências de palestra e notas de aula sobre análise longitudinal no site da Don Hedekers O site Joop Hoxs tem artigos, programas e palestras para download na joophox. Alastair Leyland usou amplamente o modelo multinível em saúde pública. Bengt Muthen, que é o desenvolvimento Loper do Mplus, que permite a análise de fatores multinúcleo, tem um site no gseis. ucla. edufacultymuthenmuthen3.htm O site Jason Spotters em vários níveis discute tópicos como centralização e como distinguir entre efeitos fixos e aleatórios upa. pdx. eduIOAnewsommlrclassdefault. htm David Rogosa tem Links úteis para o curso Educação 260 sobre Métodos Populares (incluindo modelagem multinível e inferência causal) e Educação 351 em Análise Longitudinal stanford. edu Steve Raudenbushs O site LAMMP tem publicações e pré-impressões e links para os projetos que ele atualmente está trabalhando em www - Pessoal. umich. edu Tom Snijders site stats. ox. ac. uk Os trabalhos de pesquisa de Subramanianos sobre o uso de modelos multiníveis em epidemiologia e saúde social, bem como recursos de treinamento relacionados aos conceitos e aplicação de métodos estatísticos multiníveis podem ser encontrados em hsph. harvard. Edufacultyvenkata-sankaranarayanan. O Escritório de Pesquisa em Ciências Sociais e Comportamentais (OBSSR) possui alguns excelentes materiais de modelagem Multilevel interativos. Exemplos de modelagem multinível Para uma discussão interessante sobre o que os modelos multiníveis podem (e não podem fazer) ver o intercâmbio em stat. columbia. edu Para o uso de modelos multiníveis na análise de redes sociais, veja stats. ox. ac. uk Para papéis com nível multinível Modelagem, veja a Galeria de exemplos publicados. Pesquisável por tipo de modelo. Tutoriais na estimativa de MCMC A estimativa de MCMC é cada vez mais utilizada para estimar modelos complexos, há vários sites com recursos realmente úteis para você começar: Simon Jackmans Estimação e Inferência via cadeia de Markov Monte Carlo: um recurso para cientistas sociais tamarama. stanford. edumcmc Jeff O site da Gills é uma mina de informações nesta área, inclui alguns capítulos de carregamento a partir de seu livro de 2002 Métodos bayesianos para as Ciências Sociais e de Comportamento que devem ser cuidadosamente recomendados jgill. wustl. eduSiteHomepage. html Existe um site útil para David Spiegelhalter, Keith Abrams e Jonathan Myles (2003) abordagens bayesianas para ensaios clínicos e avaliação de cuidados de saúde. Wiley contém downloads para os exemplos que usam planilhas do WinBugs e do Excel que permitem a análise simples dos modelos de proporção de chances e proporção de risco com base em priores e probabilidades normais. Mrc-bsu. cam. ac. ukbayeseval Harold Lehmann Bayesian Communication prototypes Análise bayesiana em - line hopkinsmedicine. orgBayesPrimaryPagesIndex. cfm Uma Breve Introdução aos Modelos Gráficos e Redes Bayesianas deve ser encontrada em cs. ubc. ca Para o software para determinar os requisitos de tamanho de amostra usando opinião prévia, consulte o site do software Lawrence Josephs Bayesian medicine. mcgill. caepidemiologyJoseph Para manter Atualizado nesta área, você pode visitar o serviço de pré-impressão do MCMC statslab. cam. ac. uk Análise causal Sites de introdução Christopher Winships O site de Análise Causal de Contrafactual na Sociologia fornece uma boa introdução aos desenvolvimentos nesta área wjh. harvard. edu Harvard School of Saúde Pública PROGRAMA SOBRE INFORMAÇÃO CAUSAL em Epidemiologia e Ciências Aliadas hsph. harvard. educausalindex. htm Especialistas em ca Análise de usabilidade Judea Pearl tem um grande número de downloads de palestras e artigos ayes. cs. ucla. edujphome. html David Harding - www-personal. umich. edu Software para análise causal com dados observacionais para software de correspondência baseado em R que usa uma ampla Variedade de técnicas veja o site de Gary Kings sekhon. berkeley. edumatching há um arquivo de sintaxe SPSS para pontuação de propensão disponível nas instalações do site unc. edu do John Painters em R para Software de correspondência de proporção multivariável e de propensão escrito por Jasjeet Sekhon sekhon. berkeley. edumatching e Stata Programas para estimativa de ATT com base na classificação de propensões correspondentes sobecker. depscore. html Modelagem multinível e análise causal O grupo Columbia sobre estatísticas bayesianas, modelagem multinível, inferência causal e redes sociais tem um site em stat. columbia. edu Existem pré-impressões e Publicações no site de Steve Raudenbushs - busca por causal. Tony Fielding tem material sobre endogeneidade e variáveis instrumentais, incluindo macros MLwiN, em Tony Fielding Dados perdidos Os dados perdidos são um problema persistente em conjuntos de dados sociais e outros. Uma técnica padrão para lidar com valores faltantes de forma eficiente é conhecida como imputação múltipla e o software REALCOM-IMPUTE é exclusivo na medida em que foi projetado para implementar este procedimento para dados de 2 níveis. Além de poder lidar com dados de 2 níveis, ele também pode lidar com dados adequadamente categóricos, seja nas variáveis de resposta ou preditor em um modelo. Uma interface é fornecida com o MLwiN que permite aos usuários realizar o procedimento completo e ajustar o modelo final semiautomático. Mais detalhes sobre a imputação múltipla podem ser encontrados em missingdata. lshtm. ac. uk. Para baixar o software, disponível gratuitamente, vá para o Realcom - Nota de Imputação: alguns dos documentos desta página estão em formato PDF. 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