Update on clmm trends in 2023

Clmm, hay "mô hình hỗn hợp logit tích lũy", là một kỹ thuật lập mô hình thống kê được sử dụng để phân tích dữ liệu liên tục và phân loại. Nó là một lựa chọn phổ biến cho các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tâm lý học, giáo dục và y học.

Trong những năm gần đây, đã có một số bước phát triển mới trong lĩnh vực clmm. Một trong những điều quan trọng nhất là việc phát triển các gói phần mềm mới giúp các nhà nghiên cứu sử dụng clmm dễ dàng hơn. Các gói này bao gồm gói R "lme4" và lệnh Stata "clmm."

Một sự phát triển quan trọng khác là sự sẵn có ngày càng tăng của dữ liệu phù hợp cho phân tích clmm. Dữ liệu này bao gồm các bộ dữ liệu lớn được thu thập từ các cuộc khảo sát trực tuyến và các nền tảng truyền thông xã hội.

Kết quả của những phát triển này là clmm đang trở thành một kỹ thuật lập mô hình thống kê được sử dụng rộng rãi hơn. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số xu hướng mới nhất trong nghiên cứu clmm.

Một trong những xu hướng quan trọng nhất là việc sử dụng clmm ngày càng nhiều để phân tích dữ liệu từ các cuộc khảo sát trực tuyến và các nền tảng truyền thông xã hội. Những nguồn dữ liệu này cung cấp cho các nhà nghiên cứu quyền truy cập vào các bộ dữ liệu lớn và đa dạng có thể được sử dụng để nghiên cứu nhiều chủ đề khác nhau. Ví dụ: các nhà nghiên cứu đã sử dụng clmm để nghiên cứu mối quan hệ giữa việc sử dụng mạng xã hội và sức khỏe tâm thần, tác động của quảng cáo trực tuyến đối với hành vi của người tiêu dùng và sự lan truyền thông tin sai lệch trên mạng xã hội.

Một xu hướng khác là việc sử dụng clmm ngày càng tăng để phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng. Các thử nghiệm lâm sàng được sử dụng để kiểm tra hiệu quả của các phương pháp điều trị mới. Để có hiệu quả, các thử nghiệm lâm sàng phải được thiết kế tốt và tiến hành tốt. Clmm có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng nhằm đảm bảo rằng kết quả là chính xác và đáng tin cậy.

Cuối cùng, clmm ngày càng được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các nguồn khác, chẳng hạn như hồ sơ y tế và dữ liệu môi trường. Khi tính khả dụng của dữ liệu từ các nguồn này tăng lên, thì việc sử dụng clmm để phân tích dữ liệu đó cũng tăng theo.

Việc sử dụng clmm đang phát triển nhanh chóng và có khả năng trở nên phổ biến hơn nữa trong những năm tới. Điều này là do một số yếu tố, bao gồm sự sẵn có ngày càng tăng của dữ liệu phù hợp với phân tích clmm, sự phát triển của các gói phần mềm mới giúp sử dụng clmm dễ dàng hơn và việc các nhà nghiên cứu ngày càng công nhận giá trị của clmm trong nhiều lĩnh vực khác nhau. của các lĩnh vực.

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng clmm:

Clmm có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu liên tục và phân loại.

Clmm là một kỹ thuật lập mô hình linh hoạt có thể được sử dụng để nghiên cứu nhiều câu hỏi nghiên cứu khác nhau.

Clmm có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm khảo sát trực tuyến, nền tảng truyền thông xã hội, thử nghiệm lâm sàng và hồ sơ y tế.

Clmm là một kỹ thuật lập mô hình tương đối dễ học và sử dụng.

Nếu bạn quan tâm đến việc sử dụng clmm để phân tích dữ liệu của mình, có một số tài nguyên sẵn có để giúp bạn bắt đầu. Có một số sách và bài viết giới thiệu về clmm. Ngoài ra còn có một số gói phần mềm giúp bạn dễ dàng sử dụng clmm.

Dưới đây là một số tài nguyên có sẵn để giúp bạn tìm hiểu thêm về clmm:

Sách:

"Mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát: Lý thuyết và ứng dụng hiện đại" của Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari và Rubin

"Mô hình hỗn hợp: Hướng dẫn thực tế về sinh thái và tiến hóa" của Bolker, Brooks, Clark, Geange, Poulsen, Stevens, White và Poulsen

Bài viết:

"Mô hình hỗn hợp logit tích lũy" của Agresti

"Mô hình hiệu ứng hỗn hợp cho kết quả thứ tự" của Lin và Zhang

Gói phần mềm:

Gói R "lme4"

Lệnh Stata "clmm"

Nếu bạn quan tâm đến việc sử dụng clmm để phân tích dữ liệu của mình, tôi khuyên bạn nên xem các tài nguyên này. Clmm là một kỹ thuật lập mô hình mạnh mẽ có thể được sử dụng để nghiên cứu nhiều câu hỏi nghiên cứu khác nhau. Với một chút nỗ lực, bạn có thể học cách sử dụng clmm để phân tích dữ liệu của riêng mình.