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[Asym]

Hallo liebes Forum,

ich bin weit weg von statistischen Fachwissen und finde leider auch die Literatur in den meisten Fachbüchern zu schwer dargestellt und in den Wikipedia Artiklen nicht ausführlich genug dargestellt. Ich weiß es ist viel viel text, schon mal falls sich jemand durchkämpft, vielen Dank im vorraus

Ich schaue mir gerad eine wissenschaftliche Arbeit an für deren Ergebnisse ein Experiment gemacht wurde.
Es geht um die Asymmetrischen Lerneffekte, wenn jemand von postiven/ negativen Ergebnissen lernt.

Das Experiment wurde von 82 Studenten druchgeführt. Es gibt einen Aktiven und Passiven Part.
In dem Aktiven Part müssen die Studenten zwischen einer Sichern Alternative (Bond) und einer riskanten Alternative (Stock) wählen. Im Passiven teil beobachten die Studeten die Ergebnisse nur. Es gibt 10 Learning Blocks (5 positive und 5 negative) in jedem Part und jeder dieser Blocks hat wiederum 6 Trails.

Jeder Learning Block fängt zufällig mit einer guten Warscheinlichkeit der Aktie (70% high outcome, 30% low outcome) oder einer niedrigen Warscheinlichkeit (andersrum) an.
Nachdem die Studenten nun die niedrigen bzw. hohen Ergebnissen beobachten haben müssen Sie nach jedem Trail die Warscheinlichkeit schätzen ob die Aktie nun die gute Warscheinlichkeit besitzt bzw. die schlechte.

Wenn in einem Learning Block, die aktie 5 mal einen niedirgen Outcome hat kann man sich somit relativ sicher sein das die Aktie die schlechte Warschienlichkeit besitzt.
Das ganze wird mit einer objeciven Warscheinlichkeit gemessen.


Somit kommt man auf ca 120. Messungszeitpunkte pro Person. 2 * (Kondition)* 10 (Learning Block)* 6 (Trails). Bzw. 60 Messzeitpunkte pro Person.

Die Autorin benutzt nun eine Lineare Regression und dazu das Fixed-Effect-Model um die unbeobachte Heterogenität zu kontrollieren.
Ich nehme an Sie hat den Hausmantest benutzt umd zwischen Dem Fixed-Effect-Model und dem Random-Effects-Model zu unterscheiden.

Meine Frage hierzu ist:

Kann man (bzw. sollte man) diese Experiment mit dem Multilevel-Modell regressieren?

Falls man die Learningblocks als Cluster benutzt und die Trails als Untercluster (im Sinne von. Klasse, Schüler)
Da die einzelen Trails ja nicht unabhänig sind. Da die geschätze Warscheinlichkeit jedesmal von der den hohen oder niedrigen Outcomes abhängt die man schon vorher beobachtet hat.

Mich verwirrt auch warum z.B. Wikipedia Als sysn. für Multivel-Modell das Random-Effects Model angibt.
Sind diese das gleiche???