具体描述
本书从一组简单的数据说起，介绍了阶层线性模型的原理与方法论，说明了什么场合要采用阶层线性模型以及忽略阶层线性模型时可能会遭遇的后果问题。本书对于想要学习阶层线性模型，以及想要利用阶层线性模型做量化研究的读者来说，是必备的工具书。 本书比较一般回归分析与阶层线性模型的差异；介绍阶层线性模型的原理与各种模型；对阶层线性模型所用的参数估计与检验方法做扼要的理论推导；简单介绍非连续变量因变量的分析；深入剖析纵贯面数据的成长曲线模式；翔实探讨当代有关阶层线性模型的重大议题；以实例对各种横断面阶层线性模型进行范例说明与结果报表的解读；系统整理和介绍HLM与SPSS软件有关阶层线性模型的操作接口、功能与绘图。
作者简介
温福星，台湾东吴大学国际经营与贸易学系助理教授，台湾统计方法学学会副理事长。主要研究领域为风险管理与心理计量，专长于多层次研究，研究兴趣包含多层次调节性中介效应、多层次潜在类别分析与追踪数据的分析。
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的深度与广度令人叹服，它显然是在作者多年积累的学术功底之上沉淀出来的精华，绝非一时之作可比。阅读过程中，我常常需要停下来，反复琢磨其中一两个关键性的定理或推论。最让我感到震撼的是，作者在论证过程中展现出的那种数学上的严谨性与逻辑上的无懈可击。那些看似繁琐的证明过程，实际上是作者思想深度的体现，每一步的跳转都经过了深思熟虑，绝无半点敷衍或跳跃。这不仅仅是知识的传递，更是一种科学思维方式的熏陶。它教会我如何去质疑既有的假设，如何构建一个自洽的逻辑体系去推导结论。对于我这样需要撰写高水平学术论文的研究生来说，这本书无疑提供了一个绝佳的范本——它展示了如何将严密的数学工具应用于社会科学的复杂问题，从而使结论更具说服力和可信度。可以说，这本书的每一个公式、每一段论证，都像是一块精心打磨的宝石，折射出作者对学科前沿的深刻洞察。
评分我必须坦诚，这本书的阅读门槛确实不低，它需要的不仅仅是学习的热情，更需要读者具备一定的数理基础和对抽象概念的接受能力。在某些章节，特别是关于高维数据处理和非线性动态系统的探讨部分，我感到自己需要放慢速度，甚至需要借助外部资源来辅助理解。然而，正是这种挑战性，才凸显出它的价值所在。它拒绝“快餐式”学习，它要求你投入时间、精力去“啃硬骨头”。但请注意，这种难度并非来自于故作高深或晦涩的语言，而是来自于其内容本身的内在复杂度。当经过一番努力，终于攻克一个难点时，那种成就感是无与伦比的。它不像那些只停留在概念描述的通俗读物，它提供的是一套可以让你真正深入到问题肌理之中去进行操作和检验的工具箱，对于那些有志于在相关领域做出实质性贡献的人来说，这种深度是不可或缺的基石。
评分我最近在研究的那个关于城市化进程中社会资源分配不均的课题，一直苦于找不到一个既有坚实理论基础，又能有效解释现实复杂性的分析框架。市面上许多社会学或经济学的专著，要么是理论过于宏大而缺乏实操性，要么就是案例堆砌而缺乏底层逻辑的支撑。直到我翻开这本著作，那种如沐春风的感觉立刻涌现出来。作者在引入概念时，那种由浅入深、层层递进的讲解方式，简直是教科书级别的示范。他们并没有直接抛出复杂的模型，而是先从最直观、最贴近生活的现象入手，用那些我们都能感同身受的例子，巧妙地搭建起通往高深理论的桥梁。特别是书中对“异质性”处理那一章节的论述，让我茅塞顿开。它没有把社会单元简单地视为同质的个体，而是深刻剖析了结构性差异如何内生地影响着最终的结果，这种对现实复杂性的尊重和精准刻画，让原本晦涩难懂的抽象理论，瞬间变得鲜活、有力，充满了对现实问题的穿透力。
评分这本书在处理应用案例时，展现出一种罕见的平衡感——既没有为了迎合市场而过度简化理论，也没有因为追求理论的完美而脱离实际语境。我特别留意了其中关于“信息不对称对市场效率影响”的章节，作者并没有停留在经典的经济学模型上，而是引入了最新的计算方法来模拟和预测在不同信息结构下，系统演化的长期趋势。这种结合了经典理论与现代计算仿真技术的处理方式，极大地提升了分析的实用价值。它提供了一套可操作的、可量化的分析流程，而非仅仅是定性的描述。对于从事政策咨询或行业分析工作的专业人士而言，这本书提供的不仅仅是理论知识，更是一种强大的问题解决范式，它教会我们如何用一种结构化的、基于证据的方式，去解构那些看似混沌不清的现实难题，真正体现了理论指导实践的最高境界。
评分这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，封面那种深沉的墨蓝色调，搭配着烫金的字体，透着一股专业与严谨的气息，让人一看就知道这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是直指核心的硬核之作。内页的纸张选材也非常考究，触感温润，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于我们这些需要埋头苦读的专业人士来说，简直是福音。更值得称赞的是，这本书的排版布局清晰得令人称奇，所有的公式、图表都被精心放置在最合适的位置，逻辑链条一目了然，即便是面对那些初看起来非常复杂的数学推导，也能在作者的精心引导下，逐步抽丝剥茧，最终豁然开朗。我尤其欣赏它在章节过渡时所使用的那些简洁有力的引言和总结，它们像一座座灯塔，指引着读者在知识的海洋中航行，时刻提醒着我们当前所学知识在整个理论体系中的定位，避免了陷入局部细节而忽略了全局框架的危险。这种对细节的极致把控和对阅读体验的深度考量，足见出版方和作者在打造一本“良心之作”上的良苦用心，它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心的导师，陪伴着读者进行一次系统的、深入的知识探索之旅。
评分非常好的入门书，对一般线性模型稍有了解即可入手。HLM面对的问题非常实际，即数据存在嵌套结构时，如何在个体层面回归。简单aggregate丢失信息，推论至个体产生生态谬误。而segregate又会违反独立观测假设，在研究组间差异时增加一类错误，组内时增加二类错误。最好的办法是在组间差异显著，icc足够大时同时考虑个体与群体层面的变量，分层进行回归。本书的优点在于，给出公式，却不囿于繁琐推导，列出最小学习路径，初学者不至于顾此失彼，高阶学习者亦可从其他章节了解数学推导以及分层glm
评分第九章手把手教HLM操作实在太友好了。
评分需要读第二遍
评分第九章手把手教HLM操作实在太友好了。
评分学习阶层线性模型的不错的工具书，文章是以HLM软件为例介绍的，当然也涉及SPSS做层次分析。所以如果你用SAS等其他软件的话，操作上可能会有差异。
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