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用SPSS Mixed Model 定义多水平模型 北京师范大学心理学院 刘红云 数据结构 一个个体一行记录，多个变量，含有一个描述个体编号的变量 Multiple Variable Data Structure （MV） /other.hlmstu.htm 一次观测一行记录，含有一个个体编号和测量次数或时间的变量 Multiple Record Data Structure （MR） /stat/examples/alda/ Multiple Variable Data Structure Multiple Record Data Structure 具有一般嵌套结构特点的多层数据 －－学生嵌套于学校 句法（Syntax） GET FILE=C:\HLM_EXAMPLE\EX1.SAV. MIXED MATHACH BY SECTOR WITH MEANSES CSES /METHOD = REML /PRINT = SOLUTION TESTCOV /FIXED = MEANSES SECTOR CSES MEANSES*CSES SECTORCSES [SSTYPE(3)] /RANDOM = INTERCEPT CSES [SUBJECT(SCHOOL)] COVTYPE(UN). 句法（Syntax）－－解释 1 GET FILE=C:\HLM_EXAMPLE\EX1.SAV. 2 MIXED MATHACH BY SECTOR WITH MEANSES CSES 3 /METHOD = REML 4 /PRINT = SOLUTION TESTCOV 5 /FIXED = MEANSES SECTOR CSES MEANSES*CSES SECTORCSES [SSTYPE(3)] 6 /RANDOM = INTERCEPT CSES [SUBJECT(SCHOOL)] COVTYPE(UN). 1 打开数据文件； 2 因变量为MATHACH，自变量为SECTOR ， MEANSES CSES，分类自变量写在BY的后面，连续自变量写在WITH的后面； 3 用限制性极大似然估计法，在Mixed Model中估计方法有REML和ML两种，REML是缺省的设置； SOLUTION定义打印输出固定部分参数估计和检验结果，TESTCOV要求打印输出随机部分协方差矩阵的估计和检验结果； FIXED后面定义模型中的预测变量； Random后的变量用来定义允许第二层有差异的随机变量，SUBJECT后的SCHOOL为更高的组变量， COVTYPE用来定义协方差矩阵的类型 MIXED MODEL应用举例：模型1 －－ 无条件模型 GET FILE=C:\HLM_EXAMPLE\EX1.SAV. MIXED MATHACH /METHOD = REML /PRINT = SOLUTION TESTCOV /FIXED = |SSTYPE(3) /RANDOM = INTERCEPT | SUBJECT(SCHOOL) COVTYPE(UN). 应用举例：模型1无条件模型参数估计结果 应用举例：模型2－－条件模型（水平2预测变量） MIXED MATHACH with meanses /METHOD = REML /PRINT = SOLUTION TESTCOV /FIXED = MEANSES|SSTYPE(3) /RANDOM = INTERCEPT | SUBJECT(SCHOOL) COVTYPE(UN). 应用举例：模型2－－条件模型（水平2预测变量）结果 应用举例：模型3－－条件模型（水平1预测变量中心化） MIXED MATHACH with cses /METHOD = REML /PRINT = SOLUTION TESTCOV /FIXED = CSES|SSTYPE(3) /RANDOM = INTERCEPT cses| SUBJECT(SCHOOL) COVTYPE(UN). 应用举例：模型3－－条件模型（水平1预测变量中心化）结果 应用举例：模型4－－同时含有水平1和水平2的预测变量 MIXED MATHACH BY SECTOR WITH MEANSES CSES /METHOD = REML /PRINT = SOLUTION TESTCOV /FIXED = MEANSES SECTOR CSES MEANSES*CSES SECTOR*