A Bayesian EAP-Based Nonlinear Extension of Croon and Van Veldhoven’s Model for Analyzing Data from Micro–Macro Multilevel Designs

Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

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A Bayesian EAP-Based Nonlinear Extension of Croon and Van Veldhoven’s Model for Analyzing Data from Micro–Macro Multilevel Designs. / Zitzmann, Steffen; Lohmann, Julian F.; Krammer, Georg et al.
in: Mathematics, Jahrgang 10, Nr. 5, 842, 07.03.2022.

Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

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Zitzmann S, Lohmann JF, Krammer G, Helm C, Aydin B, Hecht M. A Bayesian EAP-Based Nonlinear Extension of Croon and Van Veldhoven’s Model for Analyzing Data from Micro–Macro Multilevel Designs. Mathematics. 2022 Mär 7;10(5):842. doi: 10.3390/math10050842

Bibtex

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RIS

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T1 - A Bayesian EAP-Based Nonlinear Extension of Croon and Van Veldhoven’s Model for Analyzing Data from Micro–Macro Multilevel Designs

AU - Zitzmann, Steffen

AU - Lohmann, Julian F.

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PY - 2022/3/7

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N2 - Croon and van Veldhoven discussed a model for analyzing micro–macro multilevel designs in which a variable measured at the upper level is predicted by an explanatory variable that is measured at the lower level. Additionally, the authors proposed an approach for estimating this model. In their approach, estimation is carried out by running a regression analysis on Bayesian Expected a Posterior (EAP) estimates. In this article, we present an extension of this approach to interaction and quadratic effects of explanatory variables. Specifically, we define the Bayesian EAPs, discuss a way for estimating them, and we show how their estimates can be used to obtain the interaction and the quadratic effects. We present the results of a “proof of concept” via Monte Carlo simulation, which we conducted to validate our approach and to compare two resampling procedures for obtaining standard errors. Finally, we discuss limitations of our proposed extended Bayesian EAP-based approach.

AB - Croon and van Veldhoven discussed a model for analyzing micro–macro multilevel designs in which a variable measured at the upper level is predicted by an explanatory variable that is measured at the lower level. Additionally, the authors proposed an approach for estimating this model. In their approach, estimation is carried out by running a regression analysis on Bayesian Expected a Posterior (EAP) estimates. In this article, we present an extension of this approach to interaction and quadratic effects of explanatory variables. Specifically, we define the Bayesian EAPs, discuss a way for estimating them, and we show how their estimates can be used to obtain the interaction and the quadratic effects. We present the results of a “proof of concept” via Monte Carlo simulation, which we conducted to validate our approach and to compare two resampling procedures for obtaining standard errors. Finally, we discuss limitations of our proposed extended Bayesian EAP-based approach.

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