大学讲座授课教师评价数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：大学评价,教师评价,学生评分,部分嵌套混合效应模型,匿名数据,数据隐私保护
数据概述：
本数据集包含了瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）学生的课程讲座匿名评价记录，旨在保护隐私。数据集规模适中，是一个部分嵌套混合效应模型的典型实例。数据共包含73,421条观测记录，涉及8个变量，以下是对各变量的简要说明：
- s: 学生标识符，是一个因子变量，包含2,972个不同学生的唯一标识（水平为1到2,972）。
- d: 授课教师标识符，是一个因子变量，包含1,128个不同教师或讲师的唯一标识（水平为1到2,160）。
- studage: 学生学期年龄，是一个有序因子变量，水平为2、4、6、8，表示学生在校的学期数（2表示第二学期，4表示第四学期，依此类推）。
- lectage: 讲座学期时间，是一个有序因子变量，水平为1到6，表示该讲座发生在距离当前学期的学期数（1表示当前学期，6表示六学期之前）。
- service: 是否为跨部门讲座，是一个二元变量，取值为0或1，表示讲座是否由教师的主专业部门之外的其他部门举办（1表示跨部门讲座）。
- dept: 讲座所属部门，是一个因子变量，包含14个不同部门的随机编码（水平为1到15）。
- y: 学生讲座评分，是一个数值向量，评分范围为1到5，分别对应“差”到“非常好”。
每条观测记录代表一个学生对特定教师在某个学期的某次讲座的评分，数据结构清晰，适用于分析教师授课效果、学生评价偏好以及讲座质量等研究问题。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，主要包括：
- 教师授课效果分析：通过分析学生的评分数据，可以识别受欢迎的教师或讲座，为教学改进和教师评价提供依据。
- 学生偏好研究：研究不同学期年龄的学生对讲座的评价差异，了解学生偏好随时间的变化。
- 跨部门讲座影响分析：通过“service”变量，可以分析跨部门讲座对学生评价的影响，探讨不同专业领域讲座的受欢迎程度。
- 混合效应模型建模：数据的嵌套结构（学生嵌套在教师中，教师嵌套在部门中）适合用于部分嵌套混合效应模型的建模与分析。
- 教育质量评估：帮助评估不同部门或教师的授课质量，为教学质量改进提供数据支持。
此外，数据集的匿名化处理确保了学生的隐私，适合用于学术研究、教学案例分析以及统计建模等场景。
