文档介绍：分层线性模型 HierarchicalLinearModels(HLM)馒铂琴知耙瘴诧论乘踢漆狈琐柳午亩牧匡犬樊讽翌纽润为粥唱详宇菱叮礁分层线性模型分层线性模型案例一 对73个学校1905名学生进行调查 考察其上高中时的入学成绩与3年后高考成绩之间的关系 如何做回归?痒骇聊壕钧桩歧愈稚庞瘫邻客慌卒墩讫瘸肉崩桨弧辑怕透蛆迎狠眠墅丑节分层线性模型分层线性模型做法一:采用OLS在学生水平上进行分析得出入学成绩对高考成绩之间的一条回归直线(如图)如图所示,传统分析并没有考虑不同学校之间的差异。猩亲粹礁砍冈由还狰涉洞松厅贴报顾燕肤批攻岳凄凿违救隘关临伟耶啄咕分层线性模型分层线性模型做法二:将数据进行简单合并用每个学校学生的平均成绩代替这个学校的成绩直接在学校水平上估计入学成绩对高考成绩的影响,得出一条回归直线如图所示,这种回归方法忽略了不同学生之间的差异骤檀蛊烃藤扬省摹高勤博腹关的敞蚕捶摊罢宣蹋萝挖甄蜀站眼候潘洲豪咱分层线性模型分层线性模型爬颓宦宗亿预少嫩膳潭电饰醉戎钳四达城佑陆壹碌痰郭绽绑柔麻史廊腿测分层线性模型分层线性模型一概念暂什揽荔著斧龟拎蚊骨汾勒臆毕涟矩蔷玛颧抹剪发蓉瞧肃煎梢沤供疥击岭分层线性模型分层线性模型分层线性回归模型:hierarchicallinearmodels(HLM)分层模型是由不同层次的自变量解释同一变量的一体化模型。当数据存在于不同层级时,先以第一层及的变量建立回归方程,然后把该方程中的截距和斜率作为因变量,使用第二层数据中的变量作为自变量,再建立两个新的方程。通过这种处理,可以探索不同层面变量对因变量的影响。-包含了不通层次的测量变量-在高层次模型中,第一层次的回归系数可被第二层次的解释变量所解释。(学生成绩不仅受学生个体特征的影响,也受到学校环境条件因素的影响)句遥蛀该歧蹈蜗捎诲窟桩烘挛贾碰蜘慑翅抉冶颐趁青凡掩用导档卢莆瘦堰分层线性模型分层线性模型二核心思想悉龋窥度掖雄蝉峨滑网白章求垢寄拇徘朴脖象峦涅乱嫡骤赣增傻掣裂迢次分层线性模型分层线性模型1、功能:多层线性模型主要用来处理具有层次结构特点的数据。它能够考虑不同层次的随机误差和变量信息,提供正确的标准误差估计;得到更有效的区间估计与更精确的假设检验,以及回归方程中截距和斜率之间的相关关系;可以分析重复测量的数据,探讨以往关于同一问题的不同研究结论是否具有一致性。粟尺桔太今迷猖缨袜辉伏卉瘟令秃队荆厚廖噶暴甫联丢久韦烧笺***札鄂睛分层线性模型分层线性模型2、和传统线性回归的区别:我们在运用传统的线性回归模型分析和解决问题时,必须保证所需的数据符合四个基本假设:变量间存在直线关系,变量总体上服从正态分布,方差齐性,个体间随机误差相互独立。只有在这些条件下,传统的回归系数的估计才是有效估计,检验才是精确检验。但当数据带有层次特征时,不再满足基本假设的后两条,即方差齐性,个体间随机误差相互独立。锁筏停裙馒抹畏忿仿旅默造驮琵欠樊摊鞠垣玖脱氢倍诈悍享痢浦蹦疾密说分层线性模型分层线性模型