Introducing Multilevel Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Kreft, Ita G. G./ Leeuw, Jan De

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:1998-6

价格:$ 76.84

装帧:Pap

isbn号码:9780761951414

丛书系列:

图书标签:

Multilevel Modeling
Hierarchical Linear Modeling
Statistical Modeling
Regression Analysis
Data Analysis
Quantitative Research
Educational Research
Psychological Research
Longitudinal Data
Mixed Effects Models

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具体描述

This is the first accessible and practical guide to using multilevel models in social research. Multilevel approaches are becoming increasingly important in social, behavioural, and educational research and it is clear from recent developments that such models are seen as being more realistic, and potentially more revealing, than ordinary regression models. While other books describe these multilevel models in considerable detail none focuses on the practical issues and potential problems of doing multilevel analyses that are covered in Introducing Multilevel Modeling. The authors' approach is user-oriented and the formal mathematics and statistics are kept to a minimum. Other key features include the use of worked examples using real data sets, analyzed using the leading computer package for multilevel modeling - MLn. Discussion site at: http:www.stat.ucla.eduphplibw-agoraw-agora.phtml?bn=Sagebook Data files mentioned in the book are available from: http:www.stat.ucla.edu~deleeuwsagebook

《深度剖析：多层次建模的理论与实践》本书旨在为读者深入介绍多层次建模（Multilevel Modeling, MLM）这一强大的统计分析工具，特别侧重于其背后的理论基础、核心概念以及在各种研究领域中的实际应用。我们将从多层次数据的结构性特点出发，阐释为何传统的单层次分析方法在此类数据面前会失效，并引入多层次建模的必要性。核心理论与概念解析：分层数据结构：我们将详细探讨现实世界中普遍存在的分层结构，例如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校里；患者嵌套在医生处，医生嵌套在医院里；重复测量的数据点嵌套在个体中。理解这种嵌套和聚合关系是掌握多层次建模的第一步。随机效应与固定效应：书中会清晰地区分随机效应（random effects）和固定效应（fixed effects）在多层次模型中的作用。我们将阐释如何通过引入随机截距（random intercepts）和随机斜率（random slopes）来捕捉不同分组（如班级、学校、个体）之间的异质性，以及这些随机效应如何影响预测变量的效应。模型构建的原则：本书将系统性地介绍构建多层次模型的过程，包括如何选择合适的模型结构（如两层、三层模型），如何处理嵌套和交叉设计，以及如何根据研究问题来设定随机效应。我们会详细解释不同模型假设，例如方差齐性假设、残差独立性假设等，以及如何检验这些假设。模型参数的解释：掌握模型参数的正确解读至关重要。我们将针对不同类型的参数，包括固定效应系数、随机效应的方差分量以及协方差，提供清晰的解释，并说明它们在研究结论中的意义。模型的评估与诊断：模型的有效性需要通过严格的评估来验证。本书将介绍一系列模型评估指标，如似然比检验、信息准则（AIC, BIC）等，并指导读者如何进行残差分析、诊断图的绘制，以识别模型拟合的不足之处。关键建模技术与应用：基础的两层模型：作为多层次建模的起点，我们将深入讲解两层模型（通常是个体在群体中），包括如何设定仅含随机截距的模型，以及如何逐步加入随机斜率来更全面地捕捉群体差异。扩展的三层及以上模型：随着研究复杂度的增加，我们需要构建三层甚至更多层级的模型。本书将展示如何构建和解释三层模型，例如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校，以及如何处理更复杂的多重嵌套和交叉结构。纵向数据分析（增长模型）：纵向数据是多层次建模的重要应用领域。我们将重点介绍如何使用多层次模型来分析个体随时间变化的轨迹，包括建模个体水平的平均增长率和个体差异，以及如何探索影响增长轨迹的因素。混合效应模型（Mixed-Effects Models）：多层次模型通常也被称为混合效应模型，因为它们同时包含固定效应和随机效应。我们将详细阐述固定效应和随机效应的交互作用，以及它们如何共同解释数据的变异性。应用领域范例：为了帮助读者更好地理解多层次建模的应用，本书将贯穿多个学科领域的研究案例，涵盖教育学（如影响学生学业成绩的学校和班级因素）、心理学（如治疗效果在患者间的差异）、社会学（如社会经济地位对个体行为的影响）、医学（如不同医疗机构的治疗效果差异）等。通过分析这些实际研究，读者可以学习如何将理论知识转化为解决具体研究问题的能力。软件实现指南：虽然本书侧重理论，但也会适时提及在主流统计软件（如R, Stata, SPSS）中实现多层次模型的基本操作和语法，为读者提供实践指导。本书的学习目标：通过阅读本书，读者将能够：理解多层次数据的特性及其对统计分析提出的挑战。掌握多层次模型的基本原理和核心概念。学会根据研究问题设计和构建多层次模型。正确解读多层次模型的结果，并得出有意义的结论。评估模型的拟合优劣，并进行必要的模型诊断。初步了解如何在实际研究中应用多层次建模技术。《深度剖析：多层次建模的理论与实践》致力于为研究人员、学生以及任何需要处理分层数据的专业人士提供一个坚实的基础，帮助他们更准确、更深入地理解数据背后的复杂关系，从而提升研究的科学性和严谨性。