文档介绍:绪论
多层统计分析模型
2021/1/25
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青蛙与池塘(“Frog-pond theory”)
青蛙—学生个体;
池塘—学校环境;
学生的成绩好坏不仅受到个体本身的影响,也受到学校环境的影响!
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多层数据
低一层(低水平)单位(个体)的数据嵌套(nested)于高一层(高水平)的单位(组群)之中。
结局变量,个体解释变量,场景变量(contextual variables)
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组内观察相关(within-group observation dependence)
同一组内的个体,较不同组的个体而言,在观念、行为等很多方面更为接近或相似;即便不是刻意分组,也是如此。
组内同质(within-group homogeneity),组间异质(between-group heterogeneity)
很小的相关将导致很大的I类错误。
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多层数据的常见来源
复杂抽样;
多中心临床试验;
纵向研究(longitudinal studies)与重复测量(repeated measures);
“高低搭配”;
Meta分析;
……
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多层统计模型的研究内容
哪些个体解释变量会影响结局变量;
哪些场景变量会影响结局变量;
个体解释变量对结局变量的影响是否会受到场景变量的影响。
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多层统计模型出现前对多层数据进行分析的探索
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探索(1)—分别估计
在个体水平和组群水平分别进行分析;
试图用单一的个体水平模型的分析结果来推论另一水平的统计结果。
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探索(2)—传统回归
用传统的固定效应回归模型中一般的交互项理解多层数据中的跨层(cross-level)交互作用。
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探索(3)—两步模型(two-stage model)
第一步模型,对各组分别进行同一回归模型估计,获得一系列的系数;
对这些系数的恒定性进行检验;
如果不恒定,则进行第二步模型,以组变量为因变量,系数为自变量进行回归。
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