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出版者:Wiley

作者:Harvey Goldstein

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2010-11-3

价格:USD 102.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470748657

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 社会学
• Multilevel
• Academic
• 统计建模
• 多层模型
• 层次模型
• 混合效应模型
• 纵向数据分析
• 重复测量数据
• 统计学
• 数据分析
• 生物统计学
• 心理测量学

深入剖析数据间的复杂联系：多层次统计模型的奥秘 在当今充斥着海量数据的时代，理解事物之间错综复杂的关系网显得尤为重要。从教育研究中学生成绩与学校、班级、家庭背景的相互影响，到医学领域患者康复与医院、医生、药物疗法的关联，再到社会科学中个人行为与社区、群体、文化环境的互动，我们观察到的现象往往并非独立存在，而是嵌套在不同层级、不同尺度的结构中。传统的统计模型在处理这类“嵌套”数据时常常力不从心，无法有效地捕捉和量化各层级因素对结果变量的影响，甚至可能得出误导性的结论。 本书《多层次统计模型》（Multilevel Statistical Models）正是一部旨在系统性地介绍和阐释如何应对这一挑战的力作。它并非仅仅罗列枯燥的公式和算法，而是以一种循序渐进、深入浅出的方式，引领读者穿越多层次建模的迷人世界，理解其理论基石，掌握其实践应用，并洞察其在各个研究领域的强大潜力。 为何需要多层次模型？ 传统统计学中的许多模型，如线性回归，通常假设观测数据是独立的。然而，在现实世界中，数据往往是“聚集”的。例如，学生在同一个班级中，其学习成绩会受到该班级整体水平、教师教学风格等共同因素的影响；来自同一个社区的居民，其健康状况可能受到社区环境、社会经济水平等共享因素的制约。如果我们忽视这种聚集性，将聚集在一起的个体视为独立的观测值，就会违反独立性假设，导致标准误估计偏低，从而得出过于自信的统计推断。 多层次模型（也称为分层线性模型、混合效应模型、随机效应模型等）应运而生，正是为了解决这一核心问题。它允许我们在模型中同时纳入不同层级的预测变量，并能够区分和量化不同层级因素对结果变量的独立贡献。例如，在分析学生成绩时，多层次模型可以同时考虑学生的个体特征（如学习时间、家庭辅导）、班级特征（如班级规模、教师经验）以及学校特征（如学校资源、教学质量），并评估这些不同层级的因素分别对学生成绩的影响程度。 本书的核心内容概览 本书将从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的模型构建和解释。以下将详细展开其核心内容，确保读者对本书的价值和覆盖范围有全面而深刻的认识： 第一部分：基础理论与模型构建 数据结构与层级概念的引入： 本书首先清晰地界定了“层级”的概念，并展示了不同类型数据的层级结构，例如经典的“个体-班级-学校”三层结构，以及更复杂的“个体-家庭-社区-国家”的多层结构。通过生动的案例，读者将直观地理解为何传统模型在此类数据面前会显得力不从心。 两层模型的构建与解释： 这是多层次建模的起点。本书将详细介绍如何构建一个包含两个层级（例如，个体层和群体层）的模型。首先，会从最简单的“随机截距模型”入手，解释如何允许群体层面的均值存在差异。随后，将引入“随机斜率模型”，探讨如何让个体层预测变量对结果变量的影响在不同群体中也存在变异。对于模型的参数，如个体层斜率的群体间方差，以及如何进行统计推断，都将进行详尽的讲解。 模型拟合与评估： 书中会介绍不同的模型拟合方法，包括最大似然估计（ML）和限制性最大似然估计（REML），并分析它们各自的优缺点。此外，还将讲解如何通过信息准则（如AIC、BIC）来评估模型的拟合优度，以及如何进行模型诊断，检查模型假设的有效性。 随机截距与随机斜率的深入探讨： 本部分将花费大量篇幅来深入剖析随机截距和随机斜率模型。会详细解释随机截距模型如何捕捉群体层面的整体效应，而随机斜率模型又如何揭示群体差异对个体层关系的影响。例如，在教育研究中，随机截距模型可以揭示不同学校的平均学生成绩差异，而随机斜率模型则可以分析“学习时间对成绩的影响”在不同学校之间是否存在差异。 第二部分：进阶模型与应用拓展 三层及以上模型的构建： 随着研究问题的复杂化，数据往往会呈现出更多层级的嵌套结构。本书将在此基础上，扩展到三层甚至更多层级的模型构建。例如，在分析学生成绩时，可以构建“学生-班级-学校-地区”的四层模型，从而更全面地揭示不同层级因素的综合效应。 协变量的纳入与模型策略： 本书将详细讨论如何在多层次模型中纳入各种协变量，包括个体层、群体层以及跨层级的协变量。将深入探讨如何区分固定效应和随机效应，以及如何处理不同层级协变量之间的交互作用。例如，如何检验“家庭经济状况”（个体层）与“学校资源”（学校层）是否会交互影响学生的学习成绩。 纵向数据分析的特殊模型： 许多研究关注事物随时间的变化，这通常表现为纵向数据。本书将专门介绍如何使用多层次模型来分析纵向数据，如重复测量模型和生长曲线模型。这些模型能够捕捉个体在时间维度上的变化轨迹，并允许这些轨迹在不同群体之间存在差异。 模型选择与比较： 在实际研究中，可能会存在多种多层次模型可供选择。本书将提供一套系统的方法来指导读者进行模型选择，例如通过似然比检验、信息准则以及对模型解释性的考量。 缺失数据的处理： 在现实数据中，缺失值是普遍存在的。本书将讨论在多层次模型框架下如何有效地处理缺失数据，例如使用多重插补等先进技术，以避免因数据缺失而导致的结果偏差。 第三部分：应用案例与实践指导 跨学科的应用领域： 本书并非局限于某一特定学科，而是广泛地展示了多层次模型在各个领域的应用。例如： 教育学： 分析学生成绩、教师效能、学校改革等。 心理学： 研究家庭、治疗师、机构对个体心理健康的影响。 社会学： 探究社区、社会网络、政策对个体行为和社会现象的作用。 医学与公共卫生： 分析患者依从性、治疗效果、疾病传播与不同医疗机构、社区环境的关联。 经济学： 研究企业、行业、国家层面的经济发展与个体消费行为的互动。 软件实现与操作演示： 为了方便读者实践，本书通常会结合当下主流的统计软件，如R、SAS、Stata等，提供具体的代码示例和操作演示。读者可以通过跟随这些示例，亲手构建和拟合多层次模型，从而加深理解。 研究设计与数据收集的建议： 本书不仅仅关注模型本身，还会提供关于如何进行多层次研究的设计，以及如何进行有效的数据收集。例如，如何合理地进行抽样，以确保数据的层级结构能够被有效地捕捉。 本书的独特价值 《多层次统计模型》之所以能够成为该领域的经典之作，在于其以下几个突出的价值： 理论的严谨性与实践的易用性相结合： 本书在保证理论深度和数学严谨性的同时，注重将抽象的理论转化为直观的理解和可操作的方法。读者不会被复杂的公式淹没，而是能够逐步掌握构建和解释模型的逻辑。 由浅入深的教学设计： 从最基本 Two-Level 模型开始，逐步递进到更复杂的 Higher-Level 模型和特定应用场景，整个学习过程是流畅且富有逻辑的，适合不同背景的读者。 丰富的跨学科案例： 通过大量不同学科的真实研究案例，读者可以清晰地看到多层次模型解决现实问题的能力，从而激发研究灵感，并将其应用于自己的研究领域。 强调统计推断与模型解释： 本书不只教你如何“拟合”模型，更强调如何“解释”模型结果，以及如何进行严谨的统计推断。这对于做出有意义的研究结论至关重要。 谁适合阅读本书？ 本书适合广泛的研究者、学生和统计从业人员。如果您是： 研究生和博士生： 在撰写论文、进行实证研究时，经常会遇到嵌套数据，本书将是您不可或缺的工具书。 高校教师和研究人员： 希望在教学和研究中应用更高级的统计方法，深入分析复杂数据。 数据分析师和统计咨询师： 需要处理来自不同层级、具有聚集性特征的数据，为客户提供更精准的洞察。 对因果推断和层级结构数据分析感兴趣的任何人士。 总而言之，《多层次统计模型》是一本全面、深入且极具实践指导意义的著作。它将帮助您拨开数据迷雾，洞察隐藏在层层结构下的真实联系，从而做出更科学、更可靠的研究发现。本书不仅是一本统计模型教材，更是一扇通往理解复杂世界真相的窗口。

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这本专著的价值在于它成功地将高度抽象的统计理论“落地”为可操作的研究工具。我之所以强烈推荐它，是因为它在细节处理上的精益求精。例如，书中关于如何为不同层次的效应选择合适的分布假设，以及如何可视化和报告随机斜率的结果，都有非常详尽的图示和步骤说明。这对于那些需要向非统计背景的同事或评审人清晰阐述分析方法的科研人员来说，提供了极大的便利。它不是一本只适合理论数学家的书，它更像是一本为应用研究者量身定制的“操作手册”和“思维指南”。通过对书中多个复杂模型的深入学习，我不仅提升了数据分析的能力，更重要的是，我学会了如何更加审慎和负责任地对待来自现实世界中那些结构复杂、层层嵌套的数据集。这本书是高阶统计学习者工具箱中不可或缺的一件重器。

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这本书的阅读体验是极其扎实的，没有一丝浮夸的成分。对于那些对统计学有一定背景，但苦于无法将复杂模型应用于实际教育或心理学研究的朋友来说，这绝对是一剂良方。它对于如何处理缺失数据在多层次模型中的影响，以及如何进行有效的模型诊断，提供了非常前沿和实用的见解。我过去在尝试解释随机效应的方差分量时常常感到吃力，但这本书用了一种非常直观的方式，将其与“组间变异”和“组内变异”清晰地联系起来，瞬间豁然开朗。此外，书中对贝叶斯方法的引入也显得恰到好处，它没有让读者陷入复杂的计算泥潭，而是聚焦于贝叶斯框架如何补充和拓展传统频率学派模型的视角，这对于拓展研究视野非常有帮助。读完这本书，我感觉自己对数据的内在结构有了更深层次的敬畏和理解。

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说实话，市面上关于统计模型的书籍汗牛充栋，但真正能让人静下心来逐字逐句研读的却不多。这本书的魅力在于其内在的结构美感。它从最基础的混效应（Mixed Effects）概念引入，然后逐步过渡到更复杂的非线性多层次模型，整个知识体系的搭建如同精妙的建筑，每层楼都承接得天衣无缝。我尤其佩服作者在处理模型选择和模型比较时的严谨性。他们没有简单地罗列各种检验方法，而是深入探讨了每种方法的统计学原理及其在多层次框架下的有效性边界。对于我这样习惯于通过阅读文献来学习新方法的学者来说，这本书提供了一个极佳的理论框架，让我能够站在更高的维度去审视和批判现有的研究。它教会我的不仅是如何运行一个程序，更是如何对输出结果进行有意义的、符合研究背景的解读。

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这本书的封面设计简洁有力，散发着一种学术的严谨感。我是在一次偶然的机会中接触到这本书的，当时我正在深入研究社会科学中的复杂数据结构，对于如何有效地处理多层次的嵌套数据感到非常困惑。这本书的出现无疑为我指明了方向。它摒弃了那些过于花哨的图表和冗余的理论阐述，直奔主题，用清晰的逻辑结构，层层递进地介绍了如何构建和解释多层次统计模型。作者在书中展示了强大的理论基础和丰富的实证经验，尤其是在解释模型假设和评估模型拟合度方面，给出了非常实用的操作指南。我特别欣赏它在处理真实世界数据挑战时的务实态度，而不是仅仅停留在纯粹的数学推导上。对于那些想要跨越从单层次模型到多层次模型鸿沟的研究者来说，这本书无疑是一座坚实的桥梁。它的语言风格非常专业，但又不失清晰度，确保了即便是初次接触这类模型的读者也能循序渐进地掌握核心概念。

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我记得当时我正在为我的博士论文寻找合适的分析工具，传统的回归方法在处理我收集的班级内和班级间变量时显得力不从心。朋友向我推荐了这本书，我抱着试一试的心态翻开了它，结果一发不可收拾。这本书的独特之处在于它不仅仅是讲解了理论公式，更重要的是，它非常细致地拆解了不同层次模型背后的逻辑推理。作者花了大量篇幅讨论了随机截距模型与随机斜率模型的适用情境，这种细致的辨析对于我这种追求深度理解的学习者来说至关重要。阅读过程中，我能清晰地感受到作者试图引导读者建立起一种“层次化思维”，即认识到数据本身固有的结构性偏差。书中穿插的案例分析都非常贴近实际研究场景，每一个步骤的推导都充满了教学的智慧，让人感觉不像是在读一本教科书，更像是在一位经验丰富的导师的辅导下进行学习。这种沉浸式的学习体验，极大地提升了我对模型构建的信心。

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