Multilevel analysis is an appropriate and powerful tool for analyzing hierarchical structure data widely applied from public health to genomic data. In practice, however, we may lose the information on multiple nesting levels in the multilevel analysis since data may fail to capture all levels of hierarchy, or the top or intermediate levels of hierarchy are ignored in the analysis. In this study, we consider a multilevel linear mixed effect model (LMM) with single imputation that can involve all data hierarchy levels in the presence of missing top or intermediate-level clusters. We evaluate and compare the performance of a multilevel LMM with single imputation with other models ignoring the data hierarchy or missing intermediate-level clusters. To this end, we applied a multilevel LMM with single imputation and other models to hierarchically structured cohort data with some intermediate levels missing and to simulated data with various cluster sizes and missing rates of intermediate-level clusters. A thorough simulation study demonstrated that an LMM with single imputation estimates fixed coefficients and variance components of a multilevel model more accurately than other models ignoring data hierarchy or missing clusters in terms of mean squared error and coverage probability. In particular, when models ignoring data hierarchy or missing clusters were applied, the variance components of random effects were overestimated. We observed similar results from the analysis of hierarchically structured cohort data.
Purpose - The purpose of this study is to explore how advertising for multilevel marketing brands affect the salesperson's activity including customer-salesperson interactivity, work attitude, and perceived and actual performance after the campaign. Research Design, data, and methodology - This study collects experimental data, survey data, and actual sales data and applies statistical analyses such as factor analysis, t-tests, and a structural equation model. Results - The results show that advertising campaign can enhance a salesperson's selling activities and provide wide managerial implications to a multilevel marketing firm by filling the gaps for the field of advertising research. Conclusions - Managerial implications include: i) multilevel marketing firms should consider advertising campaigns as a means of changing customer responses because advertising plays a significant role in increasing familiarity with, and knowledge of, attitudes toward the brand, which also helps salespeople interact with customers; ii) multilevel marketing firms should consider brand advertising as a means to support the sales activities of salespeople including sales effectiveness, work attitudes, and perceived performance, and iii) multilevel marketing firms should consider brand advertising as a means to enhance a salesperson's pride and motivation for selling their brand, which will lead to improved sales performances.
In this study, we analyze the effect on the smoking status in the Seoul Metropolitan area using a multilevel logistic model with Community Health Survey data from the Korea Centers for Disease Control and Prevention. Intraclass correlation coefficient (ICC), profiling analysis and two types of predicted value were used to determine the appropriate multilevel analysis level. Sensitivity, specificity, percentage of correctly classified observations (PCC) and ROC curve evaluated model performance. We showed the applicability for multilevel analysis allowed for the possibility that different factors contribute to within group and between group variability using survey data.
Purpose: This study aims to investigate the individual and environmental factors related to emotional/behavioral problems to early adolescence in Korea by applying multilevel modeling. Methods: From the database of the 2014 Korean Child and Youth Panel Survey (KCYPS), the researchers selected 1,977 adolescents who are in the second year of middle school. Multilevel model analysis was performed to estimate the impact of relevant factors at the individual and environmental levels. Results: At the individual level, the significant factors associated with emotional/behavioral problems included BMI and study tendency in boys, and drinking, study tendency and economic levels in girls. At the environmental level, the significant factor associated with emotional/behavioral problems included relationship with the teacher. Conclusion: The emotional/behavioral problems of early adolescence are influenced not only by the individual factors but also by the environment factor. Therefore, the environment surrounding the adolescents should also be considered to prevent emotional/behavioral problems.
Due to advancements in power electronics and inverter topologies, the current controlled multilevel voltage-source pulse width modulated (PWM) inverter is usually preferred for accurate control, quick response and high dynamic performance. A multilevel topology approach is found to be best suited for overcoming many problems arising from the use of high power converters. This paper presents a comprehensive review and comparative study of several current control (CC) techniques for multilevel inverters with a special emphasis on various approaches of the hysteresis current controller. Since the hysteresis CC technique poses a problem of variable switching frequency, a ramp-comparator controller and a predictive controller to attain constant switching frequency are described along with its quantitative comparison. Furthermore, various methods have been reviewed to achieve hysteresis current control PWM with constant switching frequency operation. This paper complies various guidelines to choose a particular method suitable for application at a given power level, switching frequency and dynamic response.
A modular multilevel-clamped composited multilevel converter ($M-MC^2$) is proposed. $M-MC^2$ enables topology reconfiguration, power device reuse, and composited clamping. An advanced five-level converter ($5L-M-MC^2$) is derived from the concept of $M-MC^2$. $5L-M-MC^2$ integrates dual three-level T-type modules and one three-level neutral point clamped module. This converter can also integrate dual three-level T-type modules and one passive diode module by utilizing the device reuse scheme. The operation principle and SPWM modulation are discussed to highlight converter performance. The proposed $M-MC^2$ is comprehensively compared with state-of-the-art five-level converters. Finally, simulations and experimental results are presented to validate the effectiveness of the main contributions of this study.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.3D
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pp.469-476
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2011
The purposes of research is to understand the need of and the effectiveness of multilevel model to evaluate community support program in watershed areas. If the properties of policy target have hierarchical characteristics, the multilevel analysis is an adequate method to evaluate and test the effectiveness of policy. Also, the technique of multilevel modeling is extended to testing the relevance between performance appraisal and policy effectiveness. The case study of watershed region's community support program was estimated using satisfaction and economic aid level of policy target. This research has three results. First, the multilevel analysis should be used in nested data structure to estimate the effect of policy intervention. Second, the indexes of multilevel modeling should be used complementally to that of the traditional index approach. Third, the spatial hierarchical structure should be considered as the hierarchical structure in policy evaluation.
The purpose of this study was to propose a proper method for the multilevel mediation analysis, for which the hierarchical method should be utilized, then MLM (multilevel modeling) approach as a hierarchical method has been popularly utilized until MSEM (multilevel structural equation modeling) approach was not proposed. This purpose was covered by three research questions about statistical methods, analytic procedure, and real example. First, MSEM statistical method was preferred to MLM method for its estimation accuracy and analytic flexibility. Second, the four-step procedures of model building, assumption examination, model comparison, and coefficient testing were proposed for the multilevel mediation analysis. Third, the real data of 2695 students of elementary and secondary schools and 89 teachers were analyzed in the multilevel directions of $2{\rightarrow}2{\rightarrow}1$ and $1{\rightarrow}1{\rightarrow}2$. Out of these directions of $2{\rightarrow}2{\rightarrow}1$, and $1{\rightarrow}1{\rightarrow}2$ model, only the coefficient of $2{\rightarrow}2{\rightarrow}1$ model was significant at the 95% CI. Mplus programs used for the real example are attached on the Appendix. Based on the results, significance and limitations of this study, were discussed in detail.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.3
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pp.701-718
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2006
In cancer microarray experiments, the experimenter or patient which is nested in each experimenter often shows quite heterogeneous error variability, which should be estimated for identifying a source of variation. Our study describes a Bayesian method which utilizes clinical information for identifying a set of DE genes for the class of subtypes as well as assesses and examines the experimenter effect and patient effect which is nested in each experimenter as a source of variation. We propose a Bayesian multilevel mixed effect model based on analysis of covariance (ANACOVA). The Bayesian multilevel mixed effect model is a combination of the multilevel mixed effect model and the Bayesian hierarchical model, which provides a flexible way of defining a suitable correlation structure among genes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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