具体描述
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。
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目录信息
读后感
第四章的假设部分，写的怎么那么混乱啊，简直像从国外翻译的，而且是不通顺的那种。 从表述上看，level 2 包括老师的三种态度同情、反对和关切；level 1,包括自变量：亲社会领导、攻击和退缩；因变量：自感社交能力、同伴接受。 老师的态度有跨层次的直接效应和调解效应。
评分第四章的假设部分，写的怎么那么混乱啊，简直像从国外翻译的，而且是不通顺的那种。 从表述上看，level 2 包括老师的三种态度同情、反对和关切；level 1,包括自变量：亲社会领导、攻击和退缩；因变量：自感社交能力、同伴接受。 老师的态度有跨层次的直接效应和调解效应。
评分如果要学习多层线性模型而英语不好，就只能从中文教材开始学习，选择余地不大，我认为作者能出这样一本中文教材也算是造福了广大青年学者，是很值得肯定的。当然问题肯定也是存在的。 这本书写得很晦涩，举例都是有关儿童教育和心理学的，这里面的心理学名词很多，作为经济系的...
评分如果要学习多层线性模型而英语不好，就只能从中文教材开始学习，选择余地不大，我认为作者能出这样一本中文教材也算是造福了广大青年学者，是很值得肯定的。当然问题肯定也是存在的。 这本书写得很晦涩，举例都是有关儿童教育和心理学的，这里面的心理学名词很多，作为经济系的...
评分如果要学习多层线性模型而英语不好，就只能从中文教材开始学习，选择余地不大，我认为作者能出这样一本中文教材也算是造福了广大青年学者，是很值得肯定的。当然问题肯定也是存在的。 这本书写得很晦涩，举例都是有关儿童教育和心理学的，这里面的心理学名词很多，作为经济系的...
用户评价
在我的研究领域，数据往往呈现出一种自然的层级结构，比如患者嵌套在医院，不同的治疗方法可能在不同层级上产生影响。以往的分析方法常常忽略了这种层级性，导致结果的偏差。“多层线性模型应用”这本书，对我来说，是提升研究严谨性和深度的重要工具。我非常期待书中能详细阐述如何通过多层模型来分解和量化不同层级对结果变量的独立贡献，以及层级之间的交互作用。特别是关于如何处理变量在不同层级上的测量，以及如何构建跨层级交互项，这些都是我特别关注的内容。我也希望书中能提供关于模型拟合优度评估的详细指南，包括各种常用的评估指标，以及如何在实际应用中根据研究目标来选择合适的指标。对于模型诊断，我希望学习如何识别潜在的模型问题，例如随机效应方差估计不准确或层级关系不符合模型假设的情况，并了解相应的修正方法。这本书如果能提供一些关于模型扩展的介绍，比如如何将多层模型与其他统计技术（如增长曲线模型、元分析）结合使用，那将是锦上添花。我的目标是通过这本书，能够熟练地应用多层线性模型来处理具有层级结构的数据，从而获得更准确、更全面的研究结论。
评分作为一名致力于提升医疗效果的研究人员，我深知患者、医生、科室、医院等不同层级因素对治疗结果可能产生的复杂影响。“多层线性模型应用”这本书，为我提供了一个能够系统性分析这些因素的框架。我非常期待书中能够清晰地阐述如何构建多层模型来评估不同层级变量对患者预后的作用，例如，医院的床位数、医生的经验水平、科室的治疗方案等。我尤其关注书中如何处理层级之间可能存在的异质性，以及如何通过随机效应模型来捕捉这种异质性。模型诊断方面，我希望学习如何检查模型的假设，例如残差的正态性、方差的齐性等，并了解如何处理模型中可能出现的“过度分散”或“过度集中”问题。对于模型结果的解释，我希望书中能提供详细的范例，展示如何解释不同层级的固定效应系数，以及如何理解随机效应的方差。此外，我对书中如何进行模型比较，例如使用AIC (Akaike Information Criterion) 或 BIC 来选择最优模型，也充满期待。我相信，通过学习这本书，我将能够更有效地分析医疗大数据，找出影响医疗质量的关键因素，为优化医疗服务提供科学依据。
评分作为一名在教育研究领域工作的实践者，我深切体会到学生、班级、学校乃至区域之间存在的复杂层级关系对学习效果的潜在影响。“多层线性模型应用”这本书的出现，对我来说无疑是一场及时雨。我非常期待书中能够提供清晰的指南，帮助我理解如何将我所收集到的多层数据，如学生成绩、教师特征、班级规模、学校资源等，有效地转化为多层模型可以分析的格式。我希望书中能够详尽地阐述如何构建具有不同层级效应的模型，例如，如何估计学生个体因素对学习成绩的影响，以及班级平均水平、教师经验等班级层面的因素如何调节或影响这种个体效应。此外，我尤其关注模型中随机效应的解释，它如何反映了不同层级单位之间结果变量的变异性，以及如何通过随机斜率模型来捕捉不同层级因素对关系强度影响的变化。我希望书中能提供一些关于模型选择的实用建议，例如，在面对多个可能的模型结构时，我们应该如何依据统计指标和研究目的来做出最优选择。通过这本书，我希望能够更加自信地运用多层线性模型来分析教育数据，揭示隐藏在层级结构中的关键因素，为改进教学实践和教育政策提供有力的实证支持。
评分我一直认为，要真正理解社会现象，就必须认识到个体并非孤立存在，而是嵌入在家庭、社区、文化等不同层级的社会结构中。“多层线性模型应用”这本书，恰恰抓住了这一点。我期待书中能够深入剖析多层线性模型如何能够捕捉到这种“嵌入性”对个体行为和结果的影响。我尤其想了解书中关于如何选择合适的随机效应结构（例如，只允许截距有随机效应，还是允许斜率也有随机效应），以及如何解释这些随机效应的方差分量，以了解不同层级对结果变异性的贡献程度。书中关于模型参数估计的详细说明，特别是不同估计方法的优劣势，我也非常感兴趣。在我看来，理解模型的鲁棒性，即模型在一定程度的假设违反下仍然能够给出可靠结果的能力，也是非常重要的。因此，我希望书中能提供一些关于模型稳健性检验的指导。此外，这本书如果能涵盖一些关于如何处理层级数据中的测量误差，以及如何通过多层模型来解释中介效应和调节效应，那将极大地增强其应用价值。我相信，通过阅读这本书，我将能够更深刻地理解和分析那些受到多重社会环境因素影响的复杂现象。
评分我对数据中的模式和结构有着强烈的探索欲望，而“多层线性模型应用”这本书，无疑为我打开了认识这些复杂性的新视角。我非常期待书中能够详细介绍如何构建和解释具有多重层级结构的统计模型，特别是如何量化和理解不同层级变量对结果变量的影响。我尤其想了解书中是如何处理模型中的“多重共线性”问题，以及如何通过变量选择或正交化技术来提高模型的稳定性和解释性。在模型诊断方面，我希望学习如何有效地识别模型中的潜在问题，例如，不符合模型假设的残差分布，或者对模型结果有显著影响的离群值。我特别希望书中能提供一些关于如何进行模型比较的实用技巧，例如，如何使用统计显著性检验和信息准则来评估不同模型的拟合优度。此外，我对书中关于如何将多层线性模型与其他统计技术（例如，贝叶斯统计、机器学习方法）结合使用的介绍也充满了兴趣。我的目标是通过这本书，能够更加深入地理解和应用多层线性模型，从而在我的研究中获得更准确、更有深度的见解。
评分一直以来，我对统计学中那些能够细致入微地捕捉数据背后复杂层级结构的理论和方法深感着迷。从基础的回归分析到更复杂的模型，每一次深入学习都像是打开了一扇新世界的大门。我对“多层线性模型应用”这本书的期待，恰恰源于它承诺要揭示的这种深度。我设想，书中会详细阐述如何构建和解释多层模型，特别是如何在现实数据中识别并量化不同层级（例如，学生嵌套在班级里，班级又嵌套在学校里）对结果变量的影响。我尤其关心书中对于模型假设的讨论，比如独立性假设的放松，以及如何通过多层模型来处理这些违反独立性的情况。另外，我对模型诊断和模型比较的方法也充满了好奇，毕竟，选择一个最适合数据的模型是关键的一步。我期待书中能提供清晰的步骤和示例，帮助我理解如何评估模型的拟合优度，如何解释各层级的系数，以及在实际应用中如何根据研究问题来选择合适的模型结构。我希望这本书能够不仅仅是理论的罗列，更能通过丰富的案例，让我看到多层线性模型在教育、心理学、社会学等领域是如何被切实应用，从而解决那些单一水平模型无法应对的复杂研究问题。这本书的标题本身就暗示着一种实操性，我非常期待它能成为我手中的一把利器，帮助我更有效地分析和理解那些具有层级结构的数据。
评分我一直对心理学中的个体差异和环境影响之间的相互作用感到好奇，特别是如何量化和理解这些多重影响。“多层线性模型应用”这本书，对我来说，就像是一本能够揭示这些复杂关系的说明书。我期待书中能够详细介绍如何构建心理学研究中常用的多层模型，例如，学生嵌套在家庭中，家庭又嵌套在社区中，并分析这些层级因素如何影响个体的心理健康或认知发展。我特别想了解书中是如何处理层级变量之间的关系，以及如何解释这些关系可能随其他层级变量的变化而变化（即层级交互）。在模型检验方面，我希望书中能提供关于如何进行模型稳健性检验的指导，例如，如何检查模型对异常值或数据分布的敏感性。我尤其关注书中关于如何解释随机效应的实际意义，比如，它如何反映了不同家庭或社区对个体心理发展影响的变异程度。此外，这本书如果能提供一些关于如何处理纵向数据中的层级结构，例如，个体在时间上的变化，以及如何结合增长曲线模型和多层模型进行分析，那将非常有价值。我的目标是通过这本书，能够更加精确地理解和分析影响个体心理发展的多重因素。
评分我对探索数据背后隐藏的模式和关系有着永不满足的好奇心，而“多层线性模型应用”这本书，在我看来，就是解锁这类复杂数据秘密的金钥匙。我期待书中能够详细介绍构建多层模型的步骤，从数据准备、模型设定到结果解释，每一个环节都能提供详尽的指导。我尤其想了解书中是如何处理模型中的共线性问题的，以及如何通过变量选择和模型调整来优化模型的解释力和预测能力。在模型诊断方面，我希望能学到更深入的技巧，例如如何通过残差图、Leverage值等来评估模型的拟合程度，以及如何进行模型假设的检验，如正态性、同方差性等。对于模型解释，我非常期待书中能提供清晰的范例，展示如何解释固定效应和随机效应的系数，以及如何理解层级交互效应的含义。此外，书中对于模型拟合优度指标的讨论，如ICC (Intraclass Correlation Coefficient)、BIC (Bayesian Information Criterion) 等，我也希望能够有更深入的理解，了解它们在模型选择和评估中的作用。总而言之，我希望这本书能成为我学习和应用多层线性模型的宝贵指南，帮助我从复杂的数据中提炼出有意义的见解，并将其转化为扎实的研究成果。
评分在我看来，科学研究的进步往往伴随着新的统计方法的出现，“多层线性模型应用”这本书，正好满足了我对前沿统计方法学习的渴望。我期待书中能够系统地介绍多层线性模型的发展历程和理论基础，并详细阐述不同类型多层模型的适用场景。我尤其想了解书中是如何处理模型中的“零膨胀”或“过度分散”问题，以及如何通过特定的模型结构或参数化方法来解决这些问题。在模型选择方面，我希望书中能提供关于如何根据研究问题和数据特点来选择合适模型类型的指导，例如，何时应该使用具有随机斜率的模型，何时应该使用具有随机截距的模型。对于模型诊断，我希望学习如何利用各种统计工具来检查模型的假设，例如，层级效应的正态性、方差的同质性等，并了解如何根据诊断结果来修正模型。书中对模型结果的解释，特别是如何清晰地传达层级效应的含义和重要性，我也非常期待。总而言之，我希望这本书能够成为我深入理解和掌握多层线性模型的强大支撑，让我能够运用这些先进的方法来分析复杂数据，并推动我所在领域的研究向前发展。
评分我是一名对量化研究方法充满热情的研究生，常常在处理来自不同来源、具有内在层级关系的数据时感到力不从心。传统的方法往往难以充分捕捉到这些层级之间相互作用的细微之处，也容易导致对效应的低估或误判。因此，当“多层线性模型应用”这本书进入我的视野时，我立刻感受到了它带来的希望。我非常期待书中能够详细解释多层线性模型的核心原理，例如随机效应和固定效应的区别，以及如何根据研究设计来决定使用哪种类型的模型。对于模型估计的方法，如最大似然估计和受限最大似然估计，我也希望能有更深入的理解，特别是它们在不同场景下的优劣势。此外，书中对模型的诊断和评估也至关重要，我希望能学到如何检验模型的假设，如何识别模型中的异常值或不符合模型分布的数据点，以及如何有效地比较不同模型的拟合程度。我尤其希望书中能够提供一些关于如何处理缺失数据、如何进行模型稳健性检验的指导，因为这些都是实际研究中经常遇到的挑战。通过这本书，我希望能够掌握如何构建具有特定层级结构的模型，如何解释模型中不同层级的系数以及它们之间的交互效应，并最终能够将这些知识应用于我的研究中，从而获得更精确、更有洞察力的结果。
评分论文参考
评分脉络挺清晰。。。
评分浅显易懂。
评分张雷讲得乱七八糟
评分本学期阅读任务2/9完成，周三我就要讲四、五两章了。。。感觉又是一个有用但我眼下用不上的东西= =
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