简介
多层线性分析方法是目前国际上较前沿的一套社会科学数据分析的理论和方法。本书是我国第一本系统介绍高级社会统计方法——多层线性模型及其应用的书。它的出版填补了国内这一研究领域的空白。作者在撰写时结合个人的科研实践,对多层线性分析方法进行了演示和说明。该方法可以帮助社会科学研究者以及教育科研工作者更加科学地分析数据,进一步提高科研水平。
在内容编排上,本书用具体实验资料演示多层线性模型方法的应用,具体内容包括多层线性分析模型的基本原理、hlm软件的一般操作步骤和几个实例分析。书中采用图文并茂的编排格式,可使读者通过其演示过程较快地掌握多层模型分析技术的基本理论及具体应用。本书可供政府部门、科研机构、大专院校从事科研数据分析和教学工作的人员,以及统计、经济、社会学、管理、卫生、人口、教育、心理等专业的大学生和研究及其他社会科学领域的研究者使用。
目录
序
第一章 引论
一、多层数据结构的普遍性
二、多层研究方法的历史回顾
三、多层模型的形成
四、多层模型的应用范围
五、本书内容安排
第二章 多层线性模型的统计原理
一、普通最小二乘回归
二、多层线性模型的基本形式
三、预测变量的定位
四、多屋线性模型的参数估计
五、发展模型
六、三屋模型
第三章 多层线性模型的应用程序——HLM软件包的应用
一、HLM程序的输入文件、输出文件及SSM文件的创建
二、HLM程序建构的分层模型的基本类型
三、利用SPSS文件创建二层数据结构的SSM文件
四、利用SPSS文件创建三层数据结构的SSM文件
第四章 二层线性模型的应用:组织模型
一、研究概述
二、不包括第二层预测变量的二层模型
三、包括第二层预测变量的二层模型
第五章 二层线性模型应用;发展模型
一、研究概述
二、基本线性生长模型
三、带有第二层自变量的线性增长模型
四、跨级相关
五、参数的显著性检验和第一层单元的方差齐性检验
六、第二层自变量的探索性分析
第六章 三层线性模型的应用
一、无条件模型(零模型)
二、随机截距和斜率模型
三、具有固定及随机斜率的模型
第七章 用多层模型分析组效和的交互效应
一、研究概述
二、研究对象和测试方法
三、结果
四、与本分析有关的模型建构
参考文献
第一章 引论
一、多层数据结构的普遍性
二、多层研究方法的历史回顾
三、多层模型的形成
四、多层模型的应用范围
五、本书内容安排
第二章 多层线性模型的统计原理
一、普通最小二乘回归
二、多层线性模型的基本形式
三、预测变量的定位
四、多屋线性模型的参数估计
五、发展模型
六、三屋模型
第三章 多层线性模型的应用程序——HLM软件包的应用
一、HLM程序的输入文件、输出文件及SSM文件的创建
二、HLM程序建构的分层模型的基本类型
三、利用SPSS文件创建二层数据结构的SSM文件
四、利用SPSS文件创建三层数据结构的SSM文件
第四章 二层线性模型的应用:组织模型
一、研究概述
二、不包括第二层预测变量的二层模型
三、包括第二层预测变量的二层模型
第五章 二层线性模型应用;发展模型
一、研究概述
二、基本线性生长模型
三、带有第二层自变量的线性增长模型
四、跨级相关
五、参数的显著性检验和第一层单元的方差齐性检验
六、第二层自变量的探索性分析
第六章 三层线性模型的应用
一、无条件模型(零模型)
二、随机截距和斜率模型
三、具有固定及随机斜率的模型
第七章 用多层模型分析组效和的交互效应
一、研究概述
二、研究对象和测试方法
三、结果
四、与本分析有关的模型建构
参考文献
Applied Multilevel Data Analysis
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