多水平模型和分层线性回归模型模型有什么区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2014-06-03 13:37 标签： 分层线性模型 r
分层线性模型_百度百科
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分层线性模型
《分层线性模型》是由社会科学文献出版社于2007-1所出版的图书，本书作者是Raudenbush,S.W.，本书译者是郭志刚。
分层线性模型内容介绍
您一直等待的修订版就在这里！由于充满丰富的研究示例，并对分层线性模型(HLM)理论与应用有透彻的解释，其第1版就广受欢迎，现在这本书的第2版又重新组织为四大部分，并且加入了全新的4章内容。前两个部分，即第一部分“原理”和第二部分“基本应用”，紧密对应着上一版中的9章，但是已经大量扩展了内容，技术解释更为清晰，比如：
对HLM模型中的基本估计和推断程序提供了一个直观的介绍性总结。
在第6章中新加了一节多元增长模型。
第7章增加了对研究综合或元分析应用的讨论。
对数据分析中层-1自变量定位方法的建议以及可信值区间与稳健标准误方面的新材料。
虽然第1版主要是讨论层-1结果变量为连续分布的情况，然而现在的第 2版的第三部分中又包括了一系列其他类型结果变量的分析，比如： 　新的第10章介绍分层模型在结果变量为二分类变量、计数变量、序次变量以及多项分类变量条件下的应用，并且每种情况都提供了详细的示例和说明。
新的第11章讨论了潜在变量模型，其中包括在HLM框架下对有缺失的数据以及在自变量有测量误差时如何进行回归估计，还包括了嵌入性分项反应模型。
第13章则是关于分层数据分析中贝叶斯推断原理的介绍。
作者在第四部分中对全书应用的统计理论以及计算方法进行了总结，包括层-1为正态分布误差的单变量模型、多元线性模型以及分层一般化线性模型。此外，还给读者提供了一个新的链接网址，可以下载有关数据并访问更多的技术资料。
分层线性模型作品目录
第一部分　原理　　1　导言　　分层数据结构：一个常见现象　　分层数据分析中持续的两难问题　　分层模型统计理论的发展简史　　分层线性模型的早期应用　　个体效应的改进估计　　对层次之间效应的建模　　分解方差协方差成分　　本书第1版问世以来的新发展　　结果变量范围的扩展　　与交互分类数据结构的结合　　多元模型　　潜在变量模型　　贝叶斯推断　　本书的框架结构　　2　分层线性模型的原理　　初步知识　　对某一学校的社会经济状况与成绩关系的研究　　对两个学校的社会经济状况与成绩关系的研究　　对J个学校的社会经济状况与成绩关系的研究　　一般模型及其简单子模型带随机效应的单因素方差分析　　将平均数作为结果的回归模型　　带随机效应的单因素协方差分析　　随机系数回归模型　　将截距和斜率作为结果的回归模型　　非随机变化斜率模型　　本节提要　　基本分层线性模型的推广　　多元X和多元W　　对层-1和层-2上的误差结构的推广　　超出基本的两层分层线性模型的扩展　　选择X和W的定位（对中）　　X变量的定位　　W变量的定位　　本章术语及注释的概括　　简单的两层模型　　注释与术语概括　　一些定义　　子模型的类型　　3　分层线性模型估计及假设检验的原理　　估计理论　　固定效应的估计　　随机层-1系数的估计　　方差协方差成分的估计　　假设检验　　固定效应的假设检验　　随机层-1系数的假设检验　　方差协方差成分的假设检验　　本章术语概要　　4 示例　　介绍　　单因素方差分析　　模型　　结果　　以均值作为结果的回归　　模型　　结果　　随机系数模型　　模型　　结果　　以截距和斜率作为结果的模型　　模型　　结果　　估计一个特定单位的层-1系数　　最小二乘法　　无条件收缩　　条件收缩　　区间估计的比较　　需要注意的问题　　本章术语概要　　第二部分　基本应用　　5 组织研究中的应用　　6 个体变化研究中的应用　　7　HLM在元分析和其他层-1方差已知情况下的运用　　8　三层模型　　9　评价分层模型的恰当性　　第三部分 高级应用　　10 分层一般化线性模型　　11　潜在变量的分层模型　　12　交互分类的随机效应模型　　13　分层模型的贝叶斯推断　　第四部分 估计理论　　14　估计理论　　文献索引　　关键词索引
．豆瓣读书[引用日期]
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【求助】多水平模型、广义混合效应模型、广义估计方程，异同点？
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多水平模型、广义混合效应模型、广义估计方程，在适用条件、效力等方面有哪些异同？希望哪位大侠来指点一二
不知道邀请谁？试试他们
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广义估计方程是不是只能处理因变量为二分类的重复测量资料（例如观察值为阴性、阳性），不能处理多分类有序的重复测量资料（例如观察值为轻、中、重）？支持的文献：广义估计方程与多水平logistic回归模型在临床纵向数据分析中的应用及比较、广义估计方程在临床试验重复测量资料中的应用反对的文献：有序多分类重复测量资料的广义估计方程分析、用广义估计方程分析有序多分类重复测量资料大师来分析分析吧
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高手啊，版主啊，大师啊，都去哪儿了？
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分层线性模型
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多水平模型简介
&&分层线性模型,适合处理层次结构数据
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分层线性模型HLM
分类：研究方法&|&标签：&HLM&
&00:55&阅读(1037)评论(0)
分层线性模型HLM：Hierarchical&linear&model
一、&&&&&&&&&&&&&&ＨＬＭ解决的难题：能够正确处理个体效应和组效应之间的关系，社会科学研究必须注意到环境对于个体的影响。从观察效应的角度说，既包括个体效应，也包括组效应。简单的说，是对回归的回归。
二、&&&&&&&&&&&&&&传统线性回归分析，要求因变量呈正态分布，方差齐次、线性、对立等基本假设。且不同层次的数据，不能用于同一模型之中。
三、&&&&&&&&&&&&&&分层线性分析的步骤：
1、&&建立mdm文件，根据spss数据文件或其他格式数据库，建立二层或三层mdm文件，数据要按照第二层或三层id为顺序排序，在保存mdm文件名时候，要加后缀。
2、&&建立模型，先建立第一层模型。在建立第二层模型。二层模型先用随机效应模型，然后根据分析结果再来确定是否用固定效应模型。
3、&&模型评价。输出没有二层变量的一层回归结果。格式如下：&
然后在输出二层变量对于第一层模型的影响。格式如下：
有上述两个表格的话，文章一般就比较漂亮了。文章一般还要报告跨级相关系数。
四、&&&&&&&&&&&&&&分层线性模型对变量个数的要求：根据跨级相关系数和信度水平来控制。一般要求组数要达到30以上，每组有一定的样本即好。Icc越大要求组越多，而要求的个体则越少。如果icc=0.3，需要50个组，每组有25个个体，那么信度系数可以达到0.8，如果每组有40个个体，信度系数可以达到0.9。
五、&&&&&&&&&&&&&适用于分层线性模型的一些实证课题：（两层）
1、&&个体的消费习惯与所属阶层的消费水平和习惯的关系。
2、&&个体的社会态度与个体所在区域经济发展水平的关系。
3、&&个体阶层意识与所在地区经济发展水平，或社区类型互动之间的关系。
4、&&对个体进行追踪，不同个体在不同时间里面发生态度、行为的变化等。
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