多水平统计模型简介(研究生版).ppt

概述
层次结构数据的普遍性
经典方法及其局限性
基本多水平模型(móxíng)
多水平模型(móxíng)的应用
第一页，共87页。
概 述
80 年代中后期，英、美等国教育统计学家开始探讨分析层次结构数据(hierarchically structured data)的统计方法，并相继提出不同的模型理论和算法。
多水平模型(multilevel models)最先应用于教育学领域，后用于心理学、社会学、经济学、组织行为(xíngwéi)与管理科学等领域，逐步应用到医学及公共卫生等领域。
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Harvey Goldstein, UK, University of London, Institute of Education
《Multilevel Models in Educational and Social Research》1987
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Anthony Bryk, University of Chicago
Stephen Raudenbush, Michigan State University , Department of Educational Psychology
《Hierarchical Linear Models： Applications and Data Analysis Methods》1992
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Nicholas Longford, Princeton University, Education Testing Service
《Random Coefficient Models》1993
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多水平主成分分析
多水平因子分析
多水平判别分析
多水平logistic回归
多水平Cox模型
多水平Poisson回归
多水平时间序列分析
多元(duō yuán)多水平模型
多水平结构方程模型
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ML3 (1994) / MLN (1996) / MLwiN (1999)
HLM (Hierarchical Linear Model)
SAS (Mixed)
SPSS
STATA
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两水平(shuǐpíng)层次结构数据
水平(shuǐpíng)2
水平(shuǐpíng)1
层次结构数据的普遍性
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“水平” (level) ：指数据层次(céngcì)结构中的某一层次(céngcì)。例如，子女为低水平即水平 1 ，家庭为高水平即水平 2 。
“单位” (unit) ：指数据层次(céngcì)结构中某水平上的一个实体。例如，每个子女是一个水平 1 单位，每个家庭是一个水平 2 单位。
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临床试验和动物实验的重复测量
多中心临床试验研究
纵向观测如儿童生长发育研究
流行病学现场调查如整群抽样调查(chōu yànɡ diào chá)
遗传学家系调查资料
meta 分析资料
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