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文档简介

多层线性模型 HLM 讲义 基于HLM的多层线性模型 原理与操作 多层线性模型的发展多层线性模型分析数据的特点多层线性模型分析例子 两水平分析模型用HLM软件分析两水平线性模型 多层线性模型的发展 1 多层线性模型的多学科应用性2 多层线性模型的产生背景3 多层线性模型产生所经历的三个阶段 1 模型的理论构想阶段 2 问题的解决阶段 计算方法的突破 3 快速发展阶段 多层线性模型分析数据的特点 1 层次结构 嵌套结构 特点数据在社会研究中的普遍性2 传统回归对多层数据的处理 1 将所有更高一层的变量都看作是第一水平的变量 直接在第一水平上对数据进行分析 缺点是什么 2 将第一水平的观测直接合并为第二水平的观测 然后直接对第二水平进行分析 缺点是什么 3 多层线性模型在教育与心理研究中应用时的普遍性 多层线性模型的分析例子 两水平线性模型 1 两水平线性分析的数学模型水平1 如 学生 Yij 0j 1jXij eij水平2 如 学校 0j r00 r01Wj u0j 1j r10 r11Wj u1j合并模型表示为 Yij r00 r10Xij r01Wj r11XijWj u0jXij u0j eij 2 多层线性分析模型中参数的类型 固定参数 水平1的随机系数 方差与协方差成分3 多水平分析常用的简化模型类型 1 随机效应一元方差分析模型 one wayANOVAwithRandomEffect 2 随机效应单因素协方差分析 one wayANCOVAwithRandomEffect 3 一般的线性回归模型 4 随机系数回归模型 Random coefficientsRegressionModel 4 预测变量Xij和Wj的中心化 为了解释的需要 用HLM软件分析两水平多层线性模型 操作与结果解释 1 HLM对数据库的要求 基于SPSS2 生成SSM数据文件3 模型设定4 程序运行5
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