多层线性模型与HLM软件应用概述.pdfVIP

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2019-05-10 发布于浙江
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多层线性模型与HLM软件应用概述.pdf

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2014/4/12 料主讲：董圣鸿资 Email ：jxnudsh@163.com 学教鸿圣董大师西江 1 2014/4/12  基本概念  多层线性模型  分层线性模型（Hierarchical Linear Model，HLM ）  多层数据  分析数据准  又称为：多层线性模型（Multilevel Linear Model ）、备随机效应模型（random-effect model）、随机系数模  多层数据的型（random coefficient model ）等等；普遍性料  多层数据拟  常被用于分析分层的（或称为嵌套的）数据资料，称解决问题及为“分层线性模型”就是指模型中包含了不同层次的传统方法的资不足测量变量；学  多层模型示例  不同于一般线性回归和多重线性回归（数据发生在单  多层模型应用的一层面），HLM更适用于嵌套数据主要领域教鸿圣  基本概念董  多层线性模型  多层数据（Multilevel Data ）  多层数据大  指的是具有层级结构的数据，较低层次的单位嵌套（nested ）  分析数据准备师于较高层次的单位之中。  多层数据的  个体是整个社会中的一个成员，某个个体的行为或结局不仅西普遍性受其本身特征的影响，还会受其所处社会环境的影响；  多层数据拟  如：“青蛙－池塘理论”：江解决问题及  一个学生的学习成绩会受其所在学校环境的影响，这个传统方法的环境因素还可能影响到学习成绩与学生个体水平变量的不足  多层模型示例关系；  多层模型应用的  学校特征对学生学习成绩的影响也会因学生的个体差异主要领域