广义线性混合模型水平1水平2的区别?

广义线性混合模型中的水平1和水平2分别代表个体层面和群体层面的数据结构。水平1关注个体观测值，如学生成绩；水平2则聚焦群体特征，如班级或学校的属性。水平1的误差项独立同分布，水平2的随机效应反映群体间的变异。

区别

水平1：处理个体层面的数据，比如每个学生的考试分数。模型包含固定效应和随机误差，误差项假设相互独立。水平1的参数估计基于个体观测，适合分析个体差异。例如，研究学生学习成绩时，水平1模型会考虑每个学生的个人特征。

水平2：描述群体层面的特征，如学校的教学方法。模型包含随机效应，反映不同群体间的变异。水平2参数估计基于群体数据，适合分析群体影响。例如，比较不同学校对学生成绩的影响时，水平2模型会关注学校间的差异。