Multilevel Analysis for Applied Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The Guilford Press

作者:Robert Bickel PhD

出品人:

页数:355

译者:

出版时间:2007-3-20

价格:USD 50.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781593851910

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Methodology
• Multilevel Modeling
• Hierarchical Linear Modeling
• Statistical Analysis
• Research Methods
• Quantitative Research
• Education Research
• Social Science Research
• Psychology Research
• Data Analysis
• Applied Statistics

多层分析在应用研究中的深度解析 本书旨在为广大应用研究领域的学者、学生及从业者提供一个系统、深入且实用的多层分析方法论指南。我们深知，现实世界的研究问题往往并非孤立存在，个体、群体、组织甚至国家等不同层级的数据相互关联、影响，传统的单层分析方法常常难以捕捉这种复杂性。多层分析，又称混合效应模型、随机效应模型或分层线性模型，正是应对这一挑战的强大工具。它能够有效地分解和建模不同层级的数据变异，揭示层级间的交互作用，从而提供更准确、更具解释力的研究结果。 本书的编写，始终贯穿“应用”这一核心理念。我们不仅仅停留在理论层面，而是致力于将复杂的多层统计模型与实际研究场景紧密结合，引导读者理解如何在自己的研究设计、数据收集和模型构建过程中，恰当且有效地运用多层分析技术。本书将从基础概念出发，逐步深入到高级模型和应用策略，力求让读者不仅知其然，更知其所以然，并能独立运用所学解决实际研究问题。 第一部分：多层分析的基础与理念 在本书的第一部分，我们将为读者构建坚实的多层分析理论基础。 第一章：为何需要多层分析？——超越单层分析的局限 我们将首先探讨传统单层分析方法在处理层级数据时的固有局限性，例如忽略了数据间的聚集性（clustering）和依赖性（dependency），导致标准误估计偏误、参数估计效率低下，甚至得出错误的结论。 通过生动详实的案例，例如教育研究中的学生-班级-学校层级，健康研究中的患者-医生-医院层级，组织研究中的员工-团队-部门层级，清晰地展示层级结构对研究结果的潜在影响。 引入“组内相关系数”（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）的概念，作为衡量层级效应是否存在、以及层级效应大小的关键指标。我们将详细解释ICC的计算方法及其在模型选择中的意义，帮助读者判断是否需要采用多层模型。 第二章：多层分析的核心模型——随机截距模型 我们将从最基础的多层模型——随机截距模型（Random Intercept Model）讲起。这个模型允许截距项在不同层级上发生变化，但斜率保持不变。 我们将详细阐述随机截距模型的数学形式，并结合实际数据进行说明。例如，在研究学生学业成绩的影响因素时，一个随机截距模型可以允许每个学校拥有自己独特的平均学业成绩（截距），而其他个体层面的变量（如家庭背景、学习时间）对成绩的影响程度（斜率）在所有学校间是相同的。 介绍如何解读随机截距模型的结果，包括固定效应（对所有层级有普遍影响的预测变量）和随机效应（不同层级间的变异）。我们将解释方差分量（variance components）的含义，以及如何据此判断不同层级对结果变量的贡献程度。 第三章：扩展与深化——随机斜率模型 在掌握了随机截距模型的基础上，我们将进一步介绍随机斜率模型（Random Slope Model）。这个模型允许预测变量对结果变量的影响程度（斜率）在不同层级上发生变化。 我们将举例说明随机斜率模型的应用场景，例如，研究同一份教学方法在不同学校中的有效性可能存在差异，此时教学方法的系数（斜率）在学校层级上就应该被允许随机变化。 介绍如何构建包含随机截距和随机斜率的混合模型（Random Intercept and Random Slope Model），以及如何解释这类模型的结果。我们将深入探讨如何判断哪些预测变量的斜率应该被允许随机变化，以及如何评估层级间的交互作用。 第二部分：多层分析的模型构建与应用 在第二部分，我们将聚焦于多层模型的具体构建过程、模型评估以及在不同研究领域的应用。 第四章：模型拟合与评估 本书将详细介绍常用的多层模型拟合技术，包括最大似然估计（Maximum Likelihood, ML）和限制性最大似然估计（Restricted Maximum Likelihood, REML）。我们将讨论这两种方法的优劣，以及在不同情况下的选择建议。 介绍模型评估的关键指标，如Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC），以及似然比检验（Likelihood Ratio Test, LRT）在模型比较中的作用。我们将引导读者如何通过这些指标选择最优模型。 讨论模型诊断的重要性，包括残差分析、异常值检测以及模型假设的检验，以确保模型的有效性和可靠性。 第五章：处理分类和连续变量——多层回归的扩展 我们将介绍如何在多层模型中处理不同类型的预测变量，包括分类变量（如性别、群体类型）和连续变量。 重点讲解如何处理二分类结果变量，介绍多层逻辑回归（Multilevel Logistic Regression）的应用，例如预测学生是否会辍学，并同时考虑个体和学校层面的影响因素。 同样，我们将讨论如何处理计数型结果变量，介绍多层泊松回归（Multilevel Poisson Regression）等广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs）。 第六章：多层分析在教育研究中的应用 教育研究是多层分析最经典的应用领域之一。本章将深入探讨多层分析在教育领域的核心问题，例如： 评估教学干预措施在不同学校间的差异化效果。 分析学生家庭背景、学校资源、教师特征等多种因素对学业成绩的影响，并区分这些影响的层级。 研究学生在不同班级、不同学校的归属感、动机等心理社会因素。 我们将提供详实的案例分析，展示如何构建、拟合和解释教育研究中的多层模型，并对研究结果进行深入讨论。 第七章：多层分析在心理学与社会科学中的应用 心理学和社会科学领域同样存在着丰富的层级结构，例如个体-家庭、个体-群体、个体-社区等。本章将聚焦于这些领域的应用： 考察家庭环境（如父母教养方式）对儿童发展的影响，并考虑不同家庭、不同社区的差异。 研究团队动态、领导风格对组织绩效的影响，并分析团队、部门层级的因素。 探索个体对社会政策或社会事件的态度，并考虑其所在社会群体、社区的社会文化背景。 我们将展示如何运用多层分析来解答这些复杂的研究问题，并提供具体的研究范例。 第八章：多层分析在健康与医学研究中的应用 在健康和医学领域，层级结构同样普遍存在，如患者-医生-医院、患者-治疗团队-医院。本章将重点关注： 评估不同医疗机构、不同医生对患者健康结局的影响。 研究社会经济地位、地理位置等宏观因素对健康不平等的影响。 分析个体健康行为、生活方式与医疗服务可及性等因素如何共同作用于健康结果。 我们将通过案例说明，如何利用多层分析来理解和改善医疗质量，揭示健康决定因素的层级性，并为公共卫生政策提供科学依据。 第三部分：高级主题与进阶应用 在第三部分，我们将触及多层分析中的一些高级主题和更具挑战性的应用，为希望深入钻研的读者提供指导。 第九章：处理跨层交互作用（Cross-Level Interactions） 我们将深入讲解跨层交互作用的建模和解释。例如，某个个体层面的变量（如学生的学习努力程度）对结果变量（学业成绩）的影响，是否会因为其所在学校层面的某个变量（如学校的教学资源）的不同而发生变化。 我们将详细介绍如何识别、构建和检验这些交互作用项，并解释其理论意义和实践价值。 第十章：纵向数据与增长模型（Longitudinal Data and Growth Models） 许多研究涉及随时间变化的数据，即纵向数据。多层分析在处理纵向数据方面具有天然优势，能够对个体的变化轨迹进行建模。 我们将介绍多层增长模型（Multilevel Growth Models），用于描述和解释个体在时间序列上的发展模式，并探讨影响这些发展模式的层级因素。 第十一章：元分析中的多层模型 当研究者希望综合大量独立研究的结果时，元分析（Meta-analysis）是常用的方法。当这些独立研究本身也包含层级结构时，多层模型可以被用来构建更复杂的元分析模型，以解释研究间的异质性。 我们将介绍如何运用多层模型来进行“多层元分析”（Multilevel Meta-analysis），从而更准确地估计总体效应大小，并探索研究层级（如研究设计、样本特征）对结果的影响。 第十二章：遗漏变量、缺失数据与模型假设的稳健性 在实际研究中，遗漏变量和缺失数据是常见的问题，它们可能影响多层模型的估计。 我们将介绍处理缺失数据的一些策略，如多重插补（Multiple Imputation），并讨论其在多层模型中的应用。 我们将探讨模型假设（如正态性、方差齐性）的稳健性问题，以及在模型不满足假设时如何进行调整或选择替代模型。 第十三章：软件实现与案例研究 本书将重点介绍在主流统计软件（如R、Stata、SAS、SPSS）中实现多层分析的方法。我们将提供清晰的代码示例和操作指导，帮助读者在实际操作中掌握模型构建和结果解释。 通过一系列贯穿全书的案例研究，我们将展示如何将多层分析的理论知识应用于解决实际研究问题，从研究设计、数据准备到模型选择、结果解读的完整流程。 本书的编写目标是成为一本集理论深度、实践指导和应用广度于一体的多层分析教材。我们希望通过细致入微的讲解和丰富多样的案例，帮助读者掌握这项强大的统计工具，从而在各自的研究领域取得更深入、更具影响力的发现。无论您是初次接触多层分析，还是希望深化现有理解，本书都将是您可靠的学术伙伴。

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