Multilevel Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Reise, Steven Paul (EDT)/ Duan, Naihua (EDT)

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2002-10

价格:$ 113.00

装帧:HRD

isbn号码:9780805836707

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Multilevel Modeling
• Hierarchical Models
• Mixed Effects Models
• Statistical Modeling
• Regression Analysis
• Longitudinal Data
• Panel Data
• Educational Statistics
• Psychometrics
• Quantitative Research

好的，以下是一本名为《Multilevel Modeling》的图书简介，内容详实，旨在介绍该书涵盖的统计学和方法论主题，但不包含该书实际内容本身。 --- 图书简介：《Multilevel Modeling》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学方法论框架，专注于处理和分析具有层次结构或集群结构的数据集。在当今的社会科学、教育研究、心理学、生物统计学以及经济学等诸多领域，数据往往不是独立同分布的，而是自然地组织成嵌套层级。例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校里；患者嵌套在医院中；个体嵌套在家庭或社区内。忽视这种层次结构会导致对标准误差的错误估计，从而可能得出误导性的统计推断，尤其是在考察个体层面和群体层面效应时。 本书正是为应对这些复杂性而设计的，它系统地介绍了“多层模型”（Multilevel Models, MML），也被称为层次线性模型（Hierarchical Linear Models, HLM）或混合效应模型（Mixed-Effects Models）。本书的结构严谨，理论基础扎实，同时辅以大量实用的案例演示，旨在使读者不仅掌握模型的数学原理，更能熟练地将其应用于真实世界的研究问题。 第一部分：基础概念与理论构建 本书的开篇将奠定理解多层模型的理论基石。首先，它会详细阐述数据结构与独立性假设的局限性，解释为何在存在集群效应时，传统的 OLS 回归分析（Ordinary Least Squares）会产生偏差。随后，本书将引入随机效应与固定效应的核心区别，并解释在层次数据中，如何将模型的变异分解到不同的层级上。 核心内容包括方差分量模型（Variance Components Models）的建立。这是理解多层模型的基础，它通过估计不同层级的残差方差，量化了群体内部（Level 1）和群体之间（Level 2）的变异程度。读者将学习如何计算组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient, ICC），该指标是判断是否需要采用多层模型设计的关键指标。 本书还将深入探讨模型构建的逻辑，包括随机截距模型（Random Intercept Models）的推导和解释。随机截距模型允许每个群体拥有其独特的平均水平（截距），但假设群体间的效应斜率是相同的。这一部分会详细讲解最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和限制最大似然估计（Restricted Maximum Likelihood Estimation, REML）在参数估计中的应用及其优缺点。 第二部分：模型扩展与效应检验 在掌握了基础模型之后，本书进入更复杂的建模阶段。我们将引入随机斜率模型（Random Slope Models）。这部分至关重要，它允许我们检验某一预测变量对结果变量的影响（斜率）是否在不同群体间存在显著差异。例如，探究某一干预措施的效果（斜率）是否在不同学校（群体）的表现不同。本书将详细介绍如何检验斜率和截距之间的协方差，这被称为交叉水平效应（Cross-Level Interactions）的初步探讨。 随后，本书将重点介绍均值为中心的策略（Centering Strategies）。在多层模型中，变量的中心化方式对解释结果具有决定性的影响。书中将区分个体均值中心化（Grand Mean Centering）和群体均值中心化（Group-Mean Centering），并详细论述每种策略在解释个体效应和群体效应时的适用场景和潜在陷阱。 对于多层回归方程的扩展，本书将涵盖二阶模型（Level 2 Models）的建立，即如何用群体层面的变量来解释群体层面的随机效应（例如，用学校资源来预测学校间的平均成绩差异）。这将引导读者构建完整的三层模型（Three-Level Models），例如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校里，并能同时估计这三个层级的随机变异。 第三部分：高级主题与方法论考量 本书的后半部分将聚焦于多层建模中的高级应用和实践挑战。 首先，我们将探讨纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）在多层框架下的处理。时间点通常构成一个天然的层次结构，本书将阐述如何利用多层模型（特别是具有连续随机效应的混合模型）来分析个体随时间变化的轨迹，并探究不同协变量对变化速率的影响。 其次，本书将讨论非正态分布的因变量。标准的多层模型假设因变量是连续且正态分布的。然而，在实际研究中，因变量可能呈现二元（如成功/失败）、计数（如事件发生次数）或有序类别（如李克特量表）的特性。本书将系统介绍广义多层线性模型（Generalized Multilevel Linear Models, GLMMs），包括逻辑回归和泊松回归的层次扩展，并详细讲解如何处理这些非正态分布下的模型拟合与推断。 此外，本书还会涉及模型拟合与选择的实用技巧。这包括对模型假设的诊断，如残差的独立性、正态性检验，以及处理异方差性的方法。在模型比较方面，本书会详细阐述如何使用似然比检验（Likelihood Ratio Tests）来比较嵌套模型，以及AIC/BIC等信息准则的应用。 最后，本书将为读者提供关于多层模型中的统计功效（Power）和样本量设计的指导，这是未来研究设计中至关重要的一环。通过这些详尽的讨论，读者将能够自信地设计、执行和解释涉及复杂层次数据结构的定量研究。 本书面向具有一定回归分析基础的研究人员、研究生以及需要处理复杂数据的从业人员。它不仅是一本方法论手册，更是一份通往深入理解和准确分析层次数据领域的向导。

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