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Longitudinal analysis of the Strengths and Difficulties Questionnaire scores of the Millennium Cohort Study children in England using M-quantile random effects regression

机译:使用M-分位数随机效应回归对英格兰千年队列研究儿童的长处和困难量表评分进行纵向分析

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摘要

Multilevel modelling is a popular approach for longitudinal data analysis. Statistical models conventionally target a parameter at the centre of a distribution. However, when the distribution of the data is asymmetric, modelling other location parameters, e.g. percentiles, may be more informative. We present a new approach, M -quantile random-effects regression, for modelling multilevel data. The proposed method is used for modelling location parameters of the distribution of the strengths and difficulties questionnaire scores of children in England who participate in the Millennium Cohort Study. Quantile mixed models are also considered. The analyses offer insights to child psychologists about the differential effects of risk factors on children’s outcomes.
机译:多层建模是用于纵向数据分析的流行方法。统计模型通常将参数定为分布中心。但是,当数据的分布不对称时,请对其他位置参数进行建模,例如百分位数,可能会提供更多信息。我们提出了一种新的方法,M-量子随机效应回归,用于建模多级数据。所提出的方法用于对参加千年队列研究的英格兰儿童的优缺点问卷得分分布的位置参数进行建模。还考虑了分位数混合模型。这些分析为儿童心理学家提供了有关危险因素对儿童结局的不同影响的见解。

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