Multilevel Analysis of Educational Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:ACADEMIC PRESS,INC.

作者:R.Darrell Bock

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989

价格:0

装帧:

isbn号码:9780121088408

丛书系列:

图书标签:

• Multilevel Modeling
• Educational Statistics
• Hierarchical Linear Modeling
• Longitudinal Data
• Statistical Analysis
• Education Research
• Quantitative Research
• Data Analysis
• Regression Analysis
• Educational Data

深度解析：教育数据中的多层结构与实证研究方法 本书聚焦于教育领域中普遍存在的复杂数据结构，特别是层级化数据（Hierarchical Data）的深入分析技术。 随着大规模教育评估和过程性数据的不断涌现，如何准确捕捉和解释数据中的嵌套效应（Nesting Effects）成为了教育研究者面临的核心挑战。本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的统计学工具箱，用以应对这些挑战，提升研究的严谨性和解释力。 教育数据天然具有多层结构：学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中，学校嵌套在学区或国家中。这种结构意味着个体层面的变异（如学习动机、家庭背景）与群体层面的变异（如教师质量、学校文化）是相互交织的。忽略这种层级结构，将导致对效应量的低估或高估，并可能产生错误的统计推断。本书的核心目标，正是系统性地解决“如何分离和量化不同层级对结果变量的独立贡献”这一关键问题。 第一部分：多层模型理论基础与必要性辨析 本书伊始，我们首先确立了多层线性模型（Multilevel Linear Models, MLM）或称层次线性模型（Hierarchical Linear Models, HLM）在当代教育研究中的不可替代性。我们将详细阐述为何传统的单层回归分析（如 OLS）在面对嵌套数据时会产生偏差。 1.1 嵌套数据的内在结构与统计学后果： 我们将通过实际的教育案例（例如，学生阅读成绩在班级间的差异）来直观展示数据聚集性（Aggregation）如何违反独立性假设。我们将详细分析，当数据被聚集时，标准误差的估计会被系统性地低估，导致研究者错误地认为某效应是显著的。 1.2 随机效应与固定效应的哲学区分： 理论部分将深入探讨模型中固定效应（Fixed Effects）与随机效应（Random Effects）的本质区别。固定效应关注的是特定水平的平均差异（例如，比较A学校和B学校的平均水平），而随机效应则关注不同层级间效应的变异性（例如，不同学校间对学生成绩的差异程度，即“组间异质性”）。我们强调，理解随机斜率（Random Slopes）的重要性，它能揭示某一变量（如投入时间）对结果的影响是否在不同群体中存在系统性的差异。 1.3 模型的迭代发展路径： 本书将引导读者从最基础的随机截距模型（Random Intercept Model）开始，逐步过渡到更为复杂的随机斜率模型，直至引入交叉水平交互作用（Cross-Level Interactions）的引入，为读者构建一个清晰的学习路径图。 第二部分：核心模型的构建、估计与诊断 本部分是本书的实操核心，它将详细介绍构建和检验多层模型的具体步骤、参数估计方法（如最大似然估计ML、限制最大似然估计REML），以及模型拟合优度的评估标准。 2.1 随机截距模型（Level 1 和 Level 2）： 我们详细演示如何分解总方差。在学生-班级模型中，方差分解（Variance Partitioning）是至关重要的第一步。我们将计算组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient, ICC），用以量化群体层面的变异在总变异中所占的比重。ICC的估计值将直接指导我们是否需要进一步使用多层模型。 2.2 随机斜率模型的精细化： 本书将重点讲解如何引入随机斜率。例如，分析特定教学干预措施对不同班级的影响是否一致。如果班级间存在对干预反应程度的差异，则需要一个随机斜率模型。我们将教导读者如何检验随机斜率的显著性，并解释斜率的方差是否能被更高层级的变量（如教师经验）所预测。 2.3 模型拟合与选择： 我们将对比贝叶斯方法与频率学派方法的优劣，并着重介绍如何使用似然比检验（Likelihood Ratio Test）来比较嵌套模型（Nested Models）的相对拟合优度。此外，模型收敛性诊断（Convergence Diagnostics）和残差分析在多层模型中的特殊应用也将得到详尽阐述。 第三部分：高级应用与特殊数据结构处理 教育研究往往涉及非正态结果变量和复杂的因果推断需求。本书的后半部分将扩展到处理更具挑战性的数据场景。 3.1 非正态结果变量的多层模型： 教育数据中常见的结果变量并非连续正态分布，例如：学生是否辍学（二元变量）、学生对某一课程的掌握程度（有序分类变量）、或学生完成某项任务的次数（计数数据）。我们将系统介绍广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMM），包括多层Logit模型和多层Poisson模型，并讨论这些模型在处理教育评估分数和行为数据时的具体挑战与解决方案。 3.2 均衡性与非均衡性数据处理： 现实中的教育数据常常存在缺失值和不平衡的设计（例如，不同学校的班级规模不一致）。本书将讨论在多层框架下，如何利用全信息最大似然（Full Information Maximum Likelihood, FIML）等方法来处理缺失数据，并评估不平衡设计对参数估计效率的影响。 3.3 纵向数据分析：多层时间序列模型（MLTM）： 对于追踪学生多年学习成长的纵向数据，本书将介绍如何使用多层增长曲线模型（Multilevel Growth Curve Models）来刻画个体差异化的发展轨迹。我们不仅关注平均增长率，更关注不同学生（或学校）的初始状态和变化速率是如何被背景变量所调节的。 结论与方法论展望 本书不仅是一本统计方法手册，更是一份面向教育研究方法的宣言。我们坚信，只有精确地捕捉教育现象背后的多维结构，才能得出稳健的政策建议和理论洞见。通过学习和应用本书介绍的工具，读者将能够自信地处理复杂的教育大数据，将研究从简单的描述性统计提升到具有高度解释力和预测能力的实证分析层面，从而真正驱动教育实践的改进。本书的最终目标是培养出能够熟练驾驭当代教育统计前沿技术的独立研究者。

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