Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Stata Press

作者:Sophia Rabe-Hesketh

出品人:

页数:562

译者:

出版时间:2008-2-7

价格:USD 94.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781597180405

丛书系列:

图书标签:

• 电脑
• 数学
• Stata
• 多层模型
• 纵向数据分析
• 统计建模
• 计量经济学
• 数据分析
• 第二版
• Multilevel Modeling
• Longitudinal Analysis
• 统计学

《多层次与纵向数据建模：利用Stata进行实证研究》 在现代社会科学、健康科学、教育学以及行为科学等领域，研究者常常面临着一种复杂的数据结构：数据点并非独立同分布，而是嵌套在一个或多个层级中，或者在同一对象上随时间收集多次。这种“多层次”和“纵向”数据结构要求研究者采用能够充分处理数据依赖性、识别个体差异并捕捉时间动态变化的统计建模方法。本书旨在为读者提供一套全面而实用的理论框架和操作指南，指导他们如何运用强大的Stata统计软件，有效地分析这类复杂数据。 本书首先深入浅出地介绍了多层次模型的理论基础。我们将从最基础的随机截距模型（Random Intercept Model）出发，解释其核心思想——将总的变异分解为不同层级上的变异，从而识别并量化不同层级因素（如学生、班级、学校）对结果变量的影响。随后，我们将逐步引入更复杂的模型，包括随机斜率模型（Random Slope Model），它允许我们在不同层级上估计效应的异质性，捕捉个体或群组之间关系强度的差异。书中还将详细阐述包含交叉项的模型，以便我们能够检验不同层级变量之间的交互作用，例如，考察某一教学干预措施的效果是否因班级水平的差异而有所不同。此外，多层次模型的扩展，如三层次模型（Three-Level Models）和混合效应模型（Mixed-Effects Models）的构建与解释，也将得到充分的讨论，使读者能够应对更为复杂的研究设计。 在深入理解多层次模型后，本书的重点将转向纵向数据建模。纵向研究设计允许我们跟踪同一研究对象在不同时间点上的变化，这为探索因果关系、识别发展轨迹以及评估干预效果提供了独特的机会。本书将详细介绍常用的纵向数据模型，首先从经典的重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）和增长曲线模型（Growth Curve Models）入手，解释如何描述和解释个体在时间上的平均变化模式。在此基础上，我们将重点介绍线性混合模型（Linear Mixed Models, LMMs）在纵向数据分析中的核心应用。LMMs不仅能够处理不平衡纵向数据（即不同个体在不同时间点被观察到），还能够灵活地纳入协变量，并以随机效应的形式捕捉个体随时间变化的异质性。我们将详细阐述如何构建包含固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）的LMMs，以及如何选择合适的随机效应结构。 更进一步，本书还将探讨非线性纵向数据建模，例如使用广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs）来分析纵向二元、计数或比例数据。这对于在医学、心理学等领域研究疾病发生率、康复过程或行为转变等问题至关重要。此外，我们还将触及潜在类别模型（Latent Class Models）和潜在转变模型（Latent Transition Models）等，这些模型能够帮助我们识别具有相似纵向行为模式的亚群体，并分析群体成员在不同时间点的类别转换。 本书的另一大亮点在于其对Stata软件操作的详尽指导。我们将一步步展示如何在Stata中实现上述各种模型的估计，包括数据准备、命令语法、结果解读以及模型诊断。从`mixed`命令在处理线性混合模型中的灵活运用，到`xtmixed`（或`mixed`命令的新语法）用于面板数据和多层次数据，再到`gsem`（广义结构方程模型）在更复杂模型构建中的应用，我们将确保读者能够熟练掌握Stata的功能，并自信地将其应用于自己的研究中。书中会提供大量的代码示例，并对每个代码段的功能和参数进行详细解释，帮助读者理解其背后的逻辑。 除了模型本身的介绍，本书还高度重视研究实践中的关键问题。我们将讨论如何处理缺失数据（Missing Data）——这在纵向研究中尤为常见，并介绍最大似然估计（Maximum Likelihood, ML）和多重插补（Multiple Imputation, MI）等处理策略。模型选择和模型评估的原则也将贯穿全书，指导读者如何选择最适合其研究问题的模型，并如何通过拟合优度统计量、残差分析等手段来评估模型的适用性。此外，我们还会探讨如何报告和解释多层次和纵向模型的结果，包括固定效应系数的解释、随机效应方差分量的意义以及方差分解的报告方式。 本书并非仅仅是理论的堆砌，而是紧密结合了来自不同学科的丰富案例研究。这些案例覆盖了教育学中的学生学业成就分析、医学领域的患者康复过程追踪、社会学中的家庭动态研究以及心理学中的发展轨迹建模等。通过这些具体的案例，读者可以更直观地理解理论知识的实际应用，并学会如何将所学方法迁移到自己的研究情境中。 本书适合具有一定统计学基础，希望深入理解和运用多层次和纵向数据分析方法的学生、研究人员和专业人士。无论您是初次接触这类模型，还是希望深化对现有方法的理解，本书都将成为您宝贵的资源。通过本书的学习，您将能够更准确、更深入地分析数据，从而得出更具说服力的研究结论。

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作为一本专门针对Stata的教材，它在**命令层面的细节把控**上达到了专业水准，几乎可以称得上是Stata统计模块的“使用圣经”。很多其他教材可能会简单提及`xtmixed`，但这本书深入挖掘了其所有的关键选项和潜在陷阱。例如，它详细讨论了如何在`mixed`命令中正确地指定误差结构（如AR(1)或复合对称结构），以及当数据结构不规则时，如何通过不同的估计方法（REML vs. ML）来优化模型拟合。对于涉及到**固定效应与随机效应的交叉比较**（例如，何时选择混合效应模型而非仅用固定效应），书中提供了基于信息准则和理论基础的清晰判断标准，这在实际操作中价值千金。对于那些已经熟悉了基础回归分析，但渴望将数据分析能力提升到能处理复杂抽样设计和纵向追踪数据的研究人员来说，这本书就是他们工具箱里最可靠的瑞士军刀，没有之一。

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这本书的理论深度并未牺牲其**可读性**，这是一种非常难得的平衡。作者的写作风格非常沉稳、清晰，没有多余的修饰语，每一句话都承载着明确的统计学信息。虽然涉及的主题复杂，但通过精心设计的图表和清晰的逻辑推理，即便是那些初次接触结构方程模型（SEM）与多层次模型结合的研究者，也能在书中找到可靠的立足点。书中关于模型识别、参数估计的稳定性讨论，体现了作者对该领域前沿挑战的深刻理解。它不回避该方法论的局限性，比如在小样本或高度非正态数据下可能遇到的问题，并提供了相应的补救策略。阅读过程中，我感觉自己仿佛正在与一位经验丰富的统计顾问进行一对一的辅导，他不仅指引我看到了数据背后的结构，还教会了我如何审慎地解释这些结构所揭示的科学含义。这是一本会随着研究经验的增长而被反复查阅的参考书。

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这本书的实用性强到令人惊叹，简直是为那些被**纵向数据分析**的复杂性困扰的研究者量身定做的急救包。我手里拿着许多追踪研究的数据集，面对时间点不规则、缺失值严重的情况束手无策。这本书没有采用过多晦涩的代数推导，而是聚焦于如何用Stata的特定命令（比如`xtmixed`或`mixed`）高效地解决实际问题。它对于处理**轨迹模型**（Trajectory Modeling）的讲解尤为精彩，无论是线性增长模型还是二次曲线模型，作者都配上了详尽的输入代码和输出结果的细致解读。更难得的是，它不仅教你如何跑出结果，还花了大篇幅讲解如何解释那些看似抽象的估计值——比如，随机效应方差分量的实际意义、协方差矩阵的结构等等。对于我这种需要频繁向非专业人士报告研究发现的社科研究者来说，书中关于模型选择和假设检验的章节，提供了一套清晰、可辩护的决策流程，极大地增强了我报告的可靠性和说服力。

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这本书的叙事节奏和结构组织展现出一种近乎完美的平衡感。它没有像某些教材那样，一上来就抛出令人望而却步的复杂公式，而是采取了一种“问题导向”的教学策略。每一章都以一个明确的研究问题为起点，引导读者认识到标准回归方法（如OLS）的局限性，然后自然而然地过渡到多层次模型的必要性。这种循序渐进的构建过程，使得读者能够真正理解“为什么需要”这个模型，而不是仅仅学会“如何输入命令”。我尤其欣赏作者在不同章节间建立的联系，例如，当你掌握了随机截距模型后，如何平滑地过渡到引入随机斜率，以捕捉个体差异如何影响变化的速度。这种知识的“堆叠”方式，极大地巩固了学习效果。书中的案例数据虽然看似简单，却能精准地映射出现实研究中遇到的各种复杂情境，这使得学习过程充满了代入感和成就感。

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这本书的讲解方式简直是一场数学思想的深度探险，它不是那种只告诉你“怎么做”的工具书，更像是一位经验丰富的向导，带着你一步步揭开复杂统计模型的神秘面纱。我特别欣赏作者在处理多层次数据结构时所展现出的那种严谨与洞察力。他们没有止步于介绍标准的两层模型，而是将这种层级嵌套的思想，巧妙地推广到三层、四层乃至更复杂的结构中去。读完关于随机截距和随机斜率模型的部分后，我感到自己对**组内相关系数**的理解提升到了一个新的高度。过去，我常常在处理面板数据时，模糊地感觉到数据点之间的非独立性，但这本书清晰地阐述了如何用随机效应项来准确地捕捉这种系统性的变异。书中对贝叶斯方法的引入也十分及时和深入，尽管这部分内容对初学者可能略有挑战，但对于希望将前沿方法应用于实际研究的资深用户来说，它提供了坚实的理论基础和操作指南。整体而言，这是一部将理论深度与Stata实操完美融合的典范之作，它要求读者投入精力，但回报是无可估量的统计建模能力提升。

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傻瓜式教程，贼鸡巴爽。爽就爽在解释得很通俗，并且伴有对于stata的output的interpretation，可以直接照书照搬。尿了。

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