高级心理统计（第2版）课件 第13、14章 多层线性模型简介、多层线性模型在追踪研究中的应用

新编21世纪心理学系列教材高级心理统计（第2版）第十三章多层线性模型简介核心要点学习各种多层线性模型，以及如何在HLM、SPSS、Mplus软件中进行多层线性模型分析。掌握各种多层线性模型中参数的定义、特点、运用及解释。了解多层线性模型的参数估计方法。提纲1多层线性模型概述2主要回答的问题3模型及假设4注意的问题5案例和SPSS操作1.多层线性模型概述传统回归分析方法在分析有结构层次特点的数据时有局限性。多水平分析法同时考虑到不同水平的变异，在模型上与实际情况更加吻合，也能更合理正确的揭示事物之间的关系。多层线性模型的发展经历了模型理论构想阶段、问题解决阶段和快速发展阶段多层线性模型广泛的应用于心理学研究中2.传统多元回归分析主要回答的问题预测变量和因变量的关系预测变量的重要性程度模型中加入其他变量后，预测变量对因变量的影响是否会发生变化预测变量之间的交互作用参数估计结果在新样本中预测因变量2.多层线性分析主要回答的问题组间均值差异组间斜率差异跨级交互作用对追踪数据的分析元分析3.多层线性分析中的模型及假设一、两水平线性分析的数学模型3.多层线性分析中的模型及假设一、两水平线性分析的数学模型3.多层线性分析中的模型及假设二、扩展的两水平线性分析的数学模型3.多层线性分析中的模型及假设二、扩展的两水平线性分析的数学模型3.多层线性分析中的模型及假设三、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3.多层线性分析中的模型及假设三、多水平分析常用的简化模型类型2、随机效应单因素协方差分析模型3.多层线性分析中的模型及假设三、多水平分析常用的简化模型类型3、一般线性回归模型3.多层线性分析中的模型及假设三、多水平分析常用的简化模型类型4、随机系数回归模型3.多层线性分析中的模型及假设四、多层线性模型中的参数估计一般常用的层次模型的参数估计方法有：迭代广义最小二乘法、限制性的广义最小二乘估计马尔科夫链蒙特卡洛法4.多元线性分析中一些值得注意的问题一、预测变量Xij和Wj的中心化对Xij的中心化对Wj的中心化二、多层线性模型预测变量解释率的计算三、样本量、多重共线性、缺失值的问题5.案例及操作一、应用案例及HLM操作详见课本P387-397二、应用案例及SPSS操作详见课本P397-400三、应用案例及Mplus操作详见课本P400-405关键术语多层线性模型

固定部分随机部分随机效应一元方差分析模型（零模型）随机效应单因素协方差分析模型随机系数回归模型中心化解释率内容小结随机效应一元方差分析模型又称零模型，模型中没有考虑任何预测变量对因变量的影响，可以计算跨级相关，即组间方差占总方差的比例，或者说在总的变异中由水平2解释的方差的比例。随机效应单因素协方差分析模型与传统协方差模型的区别在于将组间效应定义为随机效应而不是固定效应。在随机系数回归模型中，模型的截距是随机的，自变量对因变量影响的斜率也是随机的。多层线性分析模型，可以通过对参数进行不同的限定的都不同的模型形式，逐渐加一些参数，考虑较复杂的模型，最终得到与数据拟合较优的模型。新编21世纪心理学系列教材高级心理统计（第2版）第十四章

多层线性模型在追踪研究中的应用核心要点学习追踪研究中的多层线性模型，以及如何在HLM、SPSS、Mplus软件中进行分析。掌握追踪研究中多层线性模型中参数的定义、特点、运用及解释。1.多层线性模型分析追踪研究数据的优势追踪研究在心理学中是研究儿童心理发展的一种重要方法，主要用来分析一段时间或者某几个时间点总体的平均增长趋势和个体之间的差异。多层线性模型主要用来处理具有嵌套结构的数据，如学生嵌套于班级，班级嵌套于学校等。多层线性模型处理缺失数据而不影响参数估计精度的这一特征，使得多层线性模型处理追踪研究时有很大的优势。2.追踪研究中的多层线性模型主要针对追踪研究所关心的两个问题建立对应的两水平统计模型：水平1的模型，描述个体某一特征随时间的发展趋势；水平2模型，描述个体间发展趋势的差异以及个体预测变量对这一差异的解释。例：研究者假设三年级到六年级这一段时间，个体自我概念随时间有线性发展的趋势（第一水平模型）。其次就个体发展特征之间的差异进行分析（第二水平模型），并分析性别和初始退缩行为对个体发展趋势差异的预测。2.1描述个体发展的水平1模型假设儿童的自我概念随着年级有线性变化的趋势，第一水平模型可以定义为：2.2描述个体差异的水平2模型对于第二水平的模型，最简单的模型是不加任何预测变量的模型：对含有第二水平预测变量的模型可以表示为：3.一些值得注意的问题至少需要3次以上的追踪数据，应根据研究需要合理选择时间变量。水平1中的结果变量必须在各次测量中具有等价性。4.应用案例一及操作应用案例一及HLM操作。 《高级心理统计》P409-4224.应用案例一及操作数据来源：香港三所小学264名学生，其中男生149名，女生115名。以每年测查一次的方式，对其从三年级到六年级的自我概念进行连续四次的测量，且在三年级第一次测试时对其退缩行为进行测量。4.应用案例一及操作测量：自我概念：该量表包含与特殊领域相关联的①认知（Cognitive）自我概念；②社交（Social）自我概念；③运动（Physical）自我概念三个方面，另外还包含与具体领域独立的一般（General）自我概念。量表共28个项目，其中每个分量表7个项目。儿童的退缩行为：采用儿童退缩行为量表（Younger’sWithdrawalChildrenProfile）对儿童的退缩行为进行测量，该量表共由7个项目组成。4.应用案例一及操作数据准备：SPSS数据准备

建立HLM命令文件

4.应用案例一及操作模型定义：线性增长模型无条件均值模型（零模型）无条件增长模型含有第二水平预测变量的模型（全模型）非线性增长模型4.应用案例一及操作主要输出结果：线性增长模型无条件均值模型的结果无条件增长模型的结果全模型的结果非线性增长模型4.应用案例一及操作应用案例一及SPSS操作。

《高级心理统计》P422-4254.应用案例一及操作应用案例一及Mplus操作。

《高级心理统计》P425-4285.