2021年2021年度多层统计分析模型讲义.ppt

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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