a****y
发帖数: 1035 | 1 我想调研教练带队比赛的成绩和教练的技能以及人是否nice之间的关系。
数据是这样的，有15个教练，此赛季中每个教练有一个累积的赛季成绩（continuous
outcome），即15个分数
请来50个人，要求每个人给每个教练的技能和nice程度打分，从1分到5分，比如，你认
为教练的技能应该打几分，5分表示最好，1分表示很差。
所以这两个covariates 均能看成 categorical variable。
这样就是每个人对15个教练打分
我的想法是：如果发现每个人打分的主观判断标准不同，就需要fit linear random
effect model， 将50个人考虑成random effect。
不知道对不对，请大小牛门拍砖指教！！
谢谢先：） |
D******n
发帖数: 2836 | 2 performance = skill + nice + evaluator
if u think evaluater effects only affect the intercepts
【在 a****y 的大作中提到】
: 我想调研教练带队比赛的成绩和教练的技能以及人是否nice之间的关系。
: 数据是这样的，有15个教练，此赛季中每个教练有一个累积的赛季成绩（continuous
: outcome），即15个分数
: 请来50个人，要求每个人给每个教练的技能和nice程度打分，从1分到5分，比如，你认
: 为教练的技能应该打几分，5分表示最好，1分表示很差。
: 所以这两个covariates 均能看成 categorical variable。
: 这样就是每个人对15个教练打分
: 我的想法是：如果发现每个人打分的主观判断标准不同，就需要fit linear random
: effect model， 将50个人考虑成random effect。
: 不知道对不对，请大小牛门拍砖指教！！
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a****y
发帖数: 1035 | 3 if evaluator also affect the slopes, should I put the interaction terms in
the model?
Thanks! |
p***r
发帖数: 920 | |
a****y
发帖数: 1035 | 5 Why? Score should be my outcome variable...
【在 p***r 的大作中提到】
: rating = 1 + score
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s*r
发帖数: 2757 | 6 usual repeated analysis only handles repeated measure of the y variable,
rather than the repeated measure of x variables
【在 a****y 的大作中提到】
: 我想调研教练带队比赛的成绩和教练的技能以及人是否nice之间的关系。
: 数据是这样的，有15个教练，此赛季中每个教练有一个累积的赛季成绩（continuous
: outcome），即15个分数
: 请来50个人，要求每个人给每个教练的技能和nice程度打分，从1分到5分，比如，你认
: 为教练的技能应该打几分，5分表示最好，1分表示很差。
: 所以这两个covariates 均能看成 categorical variable。
: 这样就是每个人对15个教练打分
: 我的想法是：如果发现每个人打分的主观判断标准不同，就需要fit linear random
: effect model， 将50个人考虑成random effect。
: 不知道对不对，请大小牛门拍砖指教！！
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d*******o
发帖数: 493 | |
D**g
发帖数: 739 | 8 还得考虑你这50个rater和教练是什么关系吧。一个教练的成绩是一个team的成绩，要
评判教练是否nice，得是自己的队员才有资格吧？每个教练对应一个成绩和50个rater
给出的skill和nice的score，这个score是50个rater的SUM？不能处理成categorical吧
（理论上range 50-250）。
另外，model之前（SUM 各个rater的打分之前）好像要先看看IRA和IRR之类的。分析的
前提应该是每个rater的score是可信的，不然你就算最后建了个model，结论也会有问
题的 |
D**g
发帖数: 739 | 9 解释一下上面说的最后一点:
比方说你列出15个人的名字，让这里的50个ID给每个名字选两个数，每个数在1-5中选
，然后第一数算是nice的score，第二个数算是skill的score。这样你得到的值没有任
何实际意义，但你只用一个简单的random statement排除不了这种可能：你最后得到的
50个rater提供的score，和这个方法得到的score是一回事 |
B****k
发帖数: 188 | 10 用rank是个好办法
这种evaluation打分的data，需要考虑到每个人的对满意的标准不一样。有些人满意会
给10分，但有些人满意只会给8分。 |
