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出版者:Sage Publications, Incorporated

作者:Tom Snijders

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:1999-12-7

价格:GBP 22.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780761958901

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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《多层模型：理解与应用》 内容概述 《多层模型：理解与应用》一书深入浅出地介绍了多层模型（Multilevel Modeling），这是一种强大的统计分析技术，能够有效处理嵌套数据结构。在现实世界中，许多数据并非独立同分布，而是存在层级关系，例如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中；个体嵌套在家庭中，家庭嵌套在社区中；或者是重复测量的数据，同一个体在不同时间点的数据。传统统计方法在处理这类数据时，往往会低估标准误，导致错误结论。多层模型恰恰解决了这一难题，它允许研究者同时分析不同层级的影响，并区分出层级内的变异和层级间的变异。 本书从基础概念入手，逐步引导读者理解多层模型的理论框架、模型构建、参数估计和结果解释。我们将首先探讨多层模型的基本思想，包括随机效应和固定效应的概念，以及如何区分层级内的同质性与层级间的异质性。接着，我们将详细介绍不同类型的多层模型，例如随机截距模型、随机斜率模型、交叉分类模型以及成长曲线模型等。对于每一种模型，本书都会提供清晰的数学推导和直观的解释，帮助读者理解其背后的逻辑。 在模型构建方面，本书将详细讲解如何根据研究问题和数据结构选择合适的模型，并指导读者如何进行模型拟合和评估。我们将介绍常用的统计软件（如 R、Stata、SPSS）在多层模型分析中的应用，并提供具体的代码示例和操作指南。模型诊断是确保分析结果可靠性的关键环节，本书将重点介绍如何进行模型诊断，包括残差分析、模型拟合指标的解读以及如何处理模型不收敛等问题。 本书的另一大特色在于其丰富的案例研究。我们将选取教育学、心理学、社会学、医学等多个领域的真实研究案例，演示多层模型在实际问题中的应用。通过这些案例，读者可以更直观地理解多层模型的优势，并学习如何将理论知识转化为实践操作。例如，在教育学领域，我们可以用多层模型分析学生学业成绩受个体特质、班级氛围和学校资源等不同层级因素的影响；在心理学领域，我们可以研究个体情绪状态如何受到家庭环境和社交网络的影响。 此外，本书还将探讨一些更高级的多层模型技术，例如带有协变量的多层模型、非线性多层模型、以及模型中的潜在类别分析等。这些内容将帮助读者在掌握基础知识后，进一步拓展多层模型分析的边界。 目标读者 《多层模型：理解与应用》适合以下人群阅读： 学术研究者： 尤其是社会科学、教育学、心理学、医学、公共卫生等领域的博士生、硕士生和已毕业的研究人员，他们需要运用多层模型来处理嵌套或分层数据，以获得更精确和深入的研究结论。 统计学爱好者： 对高级统计方法感兴趣，希望了解和掌握处理复杂数据结构的新工具的学习者。 数据分析师： 需要处理具有层级结构数据的从业者，例如在市场调研、用户行为分析、人口统计等领域，多层模型可以帮助他们更准确地理解数据中的模式和关系。 教师和教育工作者： 希望了解影响学生学习效果的多种因素，并能运用数据分析来改进教学方法的教育工作者。 本书的特点 1. 循序渐进的讲解： 从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的模型，确保读者能够扎实地掌握多层模型的理论和实践。 2. 理论与实践的结合： 既提供了严谨的数学推导和理论解释，又通过大量的实际案例和软件操作指南，让读者能够快速上手应用。 3. 直观的解释： 尽量用通俗易懂的语言和图示来解释抽象的统计概念，降低学习难度。 4. 全面的模型覆盖： 介绍了多种常用的多层模型，能够满足不同研究问题的分析需求。 5. 丰富的案例研究： 涵盖多个学科领域，帮助读者理解多层模型在不同情境下的应用价值。 6. 软件操作指导： 提供常用统计软件（R, Stata, SPSS）的代码示例，方便读者实践操作。 本书的价值 在当今数据爆炸的时代，理解和处理具有复杂层级结构的数据至关重要。多层模型作为一种处理此类数据的强大工具，其应用价值日益凸显。《多层模型：理解与应用》旨在赋能读者掌握这项关键技能，帮助他们： 更准确地估计效应： 避免传统统计方法因忽略数据嵌套结构而导致的低估标准误问题，从而得出更可靠的研究结论。 揭示层级间的影响： 能够区分并量化不同层级因素（如个体、群体、组织）对结果变量的影响，深入理解复杂现象背后的驱动机制。 进行更精细化的预测： 基于对多层结构的理解，能够更精确地预测个体或群体的行为和结果。 优化干预策略： 在教育、医疗、政策制定等领域，能够识别关键的干预层面，制定更有效的干预措施。 提升研究的严谨性和创新性： 掌握多层模型将极大地拓展研究者分析数据的能力，推动研究向更深层次和更广领域发展。 通过阅读《多层模型：理解与应用》，您将不仅学会如何使用一种统计工具，更能深刻理解数据中隐藏的层级关系，并运用这些知识来解决现实世界中的复杂问题，从而在您的研究和工作中取得突破性的进展。本书将成为您掌握多层模型，迈向高级数据分析的重要伙伴。

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读完《Multilevel Analysis》后，我最大的感受是：统计学不再是冰冷的数字游戏，而是一种富有洞察力的叙事方式。这本书的叙事结构非常引人入胜，从最基础的双层模型开始，层层递进，引入更复杂的随机效应结构、时间序列数据的处理，直到最终讨论那些前沿的、混合效应模型的应用。作者在处理连续变量和分类变量的随机效应时所展现出的细致区分，让我对模型选择有了更精细的把握。尤其值得称赞的是，书中对模型结果的解释部分，非常强调“可解释性”和“实用性”。它不仅仅告诉你P值是多少，而是详细指导你如何将复杂的回归系数转化为研究者和非专业人士都能理解的百分比变化或影响大小。这本书的排版和图表制作也堪称典范，复杂的路径图和模型结构图清晰明了，极大地减少了阅读的认知负荷。总而言之，它成功地将统计建模从一种神秘的技术门槛，转变为一种强大的、可操作的研究工具，极大地丰富了我分析复杂现实世界现象的能力。

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说实话，我之前对多层模型（MLM）的理解停留在非常肤浅的层面，总觉得它就是一种更“高级”的回归，直到我开始深入研读这本《Multilevel Analysis》，才意识到我错得有多离谱。这本书的精彩之处在于它不仅仅停留在技术层面，更在于它对理论建模的深度挖掘。作者非常强调“理论驱动”的重要性，指出在构建多层模型时，我们必须对数据产生的过程——即层级结构是如何形成的——有一个深刻的理解。书中对“情境效应”和“组成谬误”的论述，简直是教科书级别的清晰。我特别喜欢它对不同模型拟合优度指标的批判性探讨，它没有盲目推崇某一个指标，而是教导读者如何根据研究问题来权衡选择，比如ICC（组内相关系数）的解释、贝叶斯后验预测检验的应用，这些都是在其他教材中常常被一笔带过的内容。这本书的语言风格比较严谨，但逻辑性极强，读起来需要一定的专注力，但每一次深入的阅读都会带来知识上的飞跃感，它迫使我跳出单一的统计结果，去审视背后的社会或科学机制。

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这本《Multilevel Analysis》简直是为我量身定做的工具书！我刚接手一个复杂的教育研究项目，需要处理嵌套在不同学校层级的学生数据，传统的回归分析根本不够用。这本书的讲解方式非常直观，特别是对于那些复杂的模型设定和参数解释，作者似乎有一种魔力，能把那些令人望而生畏的数学公式转化成清晰的逻辑步骤。我记得有一次，我被随机效应的协方差矩阵搞得焦头烂额，几乎想放弃，翻到书中关于随机截距和随机斜率模型差异的那一章，作者用了一个非常形象的例子——不同班级的学习投入差异，一下子就点通了我的困惑。书中对模型假设的讨论也极其到位，没有那种高高在上的学术腔调，而是非常务实地告诉我们，在实际数据中，哪些假设最容易被违反，以及相应的诊断方法。读完前几章，我感觉自己像是重新学习了一遍统计思维，不再仅仅是套用软件的命令，而是真正理解了“为什么”要这么做。对于任何需要处理群组数据，并试图在不同层级间进行推断的研究人员来说，这本书提供的理论框架和实操指导，其价值无可估量，它绝对值得被放在案头，随时翻阅和印证。

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我是在一个非常紧张的博士学位申请季接触到这本书的，当时需要快速掌握MLM的核心思想来准备研究计划。坦白说，市面上很多关于多层分析的书籍，要么过于偏向软件操作演示（代码堆砌），要么就是纯粹的数学推导，让人两头难以着力。但《Multilevel Analysis》找到了一个绝佳的平衡点。它在介绍每一个核心概念时，都会同步展示其背后的数学原理，但绝不让数学公式成为理解的障碍。例如，它对交叉随机效应模型（Cross-Level Interactions）的讲解，不仅解释了如何设置交互项，更深入剖析了这种交互项在理论上意味着什么——即一个层级的效应会随着另一个层级的变化而变化。这种深度解读，极大地提升了我的研究设计能力。我甚至开始反思我过去的研究设计中，是否忽略了关键的层级效应。这本书的价值在于，它赋予了读者一种“高阶视角”，让你能够超越简单的数据拟合，开始真正地在多个尺度上思考问题，这对于任何希望在学术领域做出创新性贡献的人来说，是不可或缺的思维工具。

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我的背景偏向社会学，对心理学或教育学中常用的术语不太敏感，原本担心这本厚厚的统计专著会让我难以消化。然而，这《Multilevel Analysis》的处理方式非常体贴入微。它在介绍复杂的模型构建时，常常会穿插一些非常贴近日常研究场景的案例，比如对员工满意度在不同部门间的差异分析，或者城市层面政策对个体健康结果的影响。这些案例的选取不仅增加了阅读的趣味性，更重要的是，它们清晰地展示了如何在现实复杂性中应用这些模型。书中对缺失数据处理的部分也相当细致，尤其是在多层结构下，如何恰当地使用多重插补（Multiple Imputation）技术，避免偏差，提供了非常实用的操作建议，这对于我们处理真实世界中数据不完善的困境是极其宝贵的。它不是一本速成手册，而更像一位经验丰富的导师，在你每一步前进时，都耐心地为你指点迷津，让你在掌握技术的同时，保持对数据伦理和研究严谨性的敬畏之心。

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2nd version, 2012

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