An Introduction to Multilevel Modeling Techniques pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Thomas, Scott L.

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:

价格:$ 113.00

装帧:

isbn号码:9781841697550

丛书系列:

图书标签:

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

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具体描述

This comprehensive, applied approach to multilevel analysis is distinguished by its wide range of applications relevant to the behavioral, educational, organizational, and social sciences. Univariate and multivariate models are used to understand how to design studies and analyze data. Readers are encouraged to consider what they are investigating, their data, and the strengths and limitations of each technique before selecting their approach. Numerous examples and exercises allow readers to test their understanding of the techniques. Input programs from HLM and Mplus demonstrate how to set up and run the models. A latent variable conceptual framework is emphasized to show the commonality of the approaches and to make each technique more accessible. The first section is devoted to conceptual issues underlying multilevel modeling, while the second section develops several types of multilevel analyses including univariate regression, structural equation, growth curve and latent change, and latent variable mixture modeling. The new edition features: UL LINew chapters on multilevel longitudinal and categorical models/LI LI80% new exercises and examples/LI LIwebsite at www.psypress.com/multilevel-modeling-techniques providing datasets and program setups in HLM, SPSS, Mplus, and LISREL/LI LIIncreased emphasis on how multilevel techniques are used to examine changes in individuals and organizations over time./LI/UL Ideal for introductory graduate level courses on multilevel and/or latent variable modeling, this book is intended for students and researchers in psychology, business, education, health, and sociology interested in understanding multilevel modeling. Prerequisites include an introduction to data analysis and univariate statistics.

深入理解复杂数据结构的基石：《分层与嵌套数据分析导论》本书旨在为社会科学、教育学、心理学、生物统计学以及环境科学等领域的研究人员和高级学生提供一个全面而深入的指南，专注于分层（Hierarchical）和嵌套（Nested）数据结构的分析方法。随着研究问题的复杂化，数据往往不再是独立的观测单元，而是存在于不同的层级之中——例如，学生嵌套在班级内，班级嵌套在学校内；患者嵌套在不同的医疗中心，这些中心又服务于不同的区域。忽略这种数据结构带来的相关性和非独立性，会导致标准统计模型（如普通最小二乘法回归）的估计偏差、标准误错误，进而得出无效的研究结论。本书将系统地介绍处理这类数据的理论基础、统计模型构建、参数估计方法以及实际操作指南，重点放在混合效应模型（Mixed-Effects Models），也被称为多层模型（Multilevel Models）或随机效应模型。第一部分：理解分层数据的基础与必要性本部分将为读者奠定坚实的理论基础，解释为何传统模型在处理嵌套数据时失效，并介绍处理此类数据的核心概念。第一章：分层数据的出现与挑战分层结构的本质：探讨真实世界数据中常见的嵌套模式，例如时间序列中的重复测量、地理空间分析中的区域效应，以及组织结构中的层级关系。独立性假设的失效：详细论述在层级结构中，同一群体（如同一班级学生）的观测值之间存在系统性相关（Intraclass Correlation, ICC），这违反了线性模型的独立性假设。 “生态学谬误”与“个体主义谬误”的规避：分析如何通过分层模型正确地在不同层级上解释效应，避免将群体层面的关系错误地推断到个体层面（或反之）。传统方法的局限性回顾：简要回顾使用虚拟变量（Dummy Variables）或将数据“池化”（Pooling）的弊端。第二章：组内相关系数（ICC）与多层模型的必要性度量方差分解：介绍如何使用一阶和二阶随机截距模型，计算不同层级方差的比例，即组内相关系数（ICC）。 ICC的解释与意义：深入探讨ICC值高低对模型选择的影响，以及它如何指示需要分层建模的程度。模型选择的启发：根据ICC的计算结果，指导读者何时必须转向更复杂的层次化模型，而非简单回归。第二部分：随机截距模型：层级效应的初步纳入本部分将集中介绍最基础的层次化模型——随机截距模型，它允许不同群体拥有不同的基线水平（截距）。第三章：随机截距模型的构建与解释模型设定：详细介绍零阶模型（Null Model）和一阶模型（Level 1 Model）的数学表达式，包括固定效应和随机效应的定义。最大似然与限制性最大似然（ML vs. REML）：讨论估计参数的方法，重点讲解REML在估计方差分量时的优势。随机效应的解释：重点讲解如何解释随机截距的方差估计值，以及它代表了群体间变异的程度。模型拟合的诊断：介绍如何通过残差分析和信息准则（AIC/BIC）来评估模型的拟合优度。第四章：水平一（个体层面）预测因子的纳入个体变量的固定效应：如何将个体层面的预测变量纳入模型，并解释其对个体结果的平均影响。跨层交互作用的初步探讨：虽然随机斜率模型是后续章节的主题，但本章会初步探讨当个体变量的效应可能在群体间存在系统性差异时，如何从随机截距模型的残差中观察到潜在的异质性。效应的层级分解：阐明随机截距模型如何将总方差分解为层级间的可解释方差和残余方差。第三部分：随机斜率模型：层级间变异性的深入探索这一部分是全书的核心，介绍了如何处理预测变量的效应本身也因群体而异的情况，即随机斜率（Random Slopes）。第五章：随机斜率模型的构建与应用随机斜率的引入：解释随机斜率模型的必要性——当预测变量对结果的影响强度在不同群体间存在差异时（例如，某教学方法对不同班级的学生效果不同）。模型设定与参数估计：介绍包含随机截距和随机斜率的完整二阶模型（Level 2 Model）的数学表达，以及如何同时估计截距和斜率的协方差矩阵。协方差的解释：重点分析随机斜率与其对应截距之间的协方差，这揭示了高基线水平的群体是否倾向于具有更强或更弱的特定效应。第六章：水平二（群体层面）预测因子的纳入与交叉水平作用群体特征的效应建模：如何在模型中加入影响随机效应的群体层面变量（如学校资源、地区密度等）。交叉水平交互作用（Cross-Level Interactions）：详细讲解如何检验群体特征（Level 2）是否调节个体效应（Level 1）的斜率，即著名的“斜率的斜率”分析。模型检验与模型比较：使用似然比检验（Likelihood Ratio Test）来系统地比较包含随机斜率模型与仅包含随机截距模型的拟合优度，以及解释模型简化带来的信息损失。第四部分：高级建模技术与数据处理本部分将涵盖处理更复杂数据结构和模型评估的实用技巧。第七章：非正态响应变量的混合模型广义线性混合模型（GLMM）：介绍当响应变量是非连续数据时（如二元、计数、有序分类数据），如何使用GLMM，包括Logit链接函数（逻辑回归）和Log链接函数（泊松回归）。惩罚性和近似方法：探讨在GLMM中，由于随机效应的积分难以解析计算，常用的Laplace近似和自适应求积法。零膨胀和过度离散的处理：针对计数数据中常见的特殊情况，提供相应的模型修正策略。第八章：模型评估、假设检验与报告效应大小的解释：讨论在多层模型中解释固定效应和随机效应的效应大小的特殊性。模型检验的稳健性：介绍Bootstrap方法在估计标准误和置信区间方面的应用，特别是在模型假设不完全满足时。后验预测与可视化：教授如何使用模型结果进行层级特定的预测（Shrinkage/Empirical Bayes Estimation），并将异质性可视化，使研究结果更具洞察力。软件操作指南：提供在主流统计软件（如R的`lme4`包或STATA的`xtmixed`命令）中实现上述模型的详细代码示例和步骤说明。本书内容结构严谨，理论与实践并重，旨在确保读者不仅能够熟练应用多层模型，更能深刻理解其背后的统计原理，从而在处理复杂、嵌套数据时做出最恰当的分析决策。