分層線性模型

您一直等待的修訂版就在這里！由于充滿豐富的研究示例，并對分層線性模型(HLM)理論與應(yīng)用有透徹的解釋，其第1版就廣受歡迎，現(xiàn)在這本書的第2版又重新組織為四大部分，并且加入了全新的4章內(nèi)容。前兩個部分，即第一部分“原理”和第二部分“基本應(yīng)用”，緊密對應(yīng)著上一版中的9章，但是已經(jīng)大量擴展了內(nèi)容，技術(shù)解釋更為清晰，比如：

對HLM模型中的基本估計和推斷程序提供了一個直觀的介紹性總結(jié)。

在第6章中新加了一節(jié)多元增長模型。

第7章增加了對研究綜合或元分析應(yīng)用的討論。

對數(shù)據(jù)分析中層-1自變量定位方法的建議以及可信值區(qū)間與穩(wěn)健標準誤方面的新材料。

雖然第1版主要是討論層-1結(jié)果變量為連續(xù)分布的情況，然而現(xiàn)在的第 2版的第三部分中又包括了一系列其他類型結(jié)果變量的分析，比如： 　　新的第10章介紹分層模型在結(jié)果變量為二分類變量、計數(shù)變量、序次變量以及多項分類變量條件...

您一直等待的修訂版就在這里！由于充滿豐富的研究示例，并對分層線性模型(HLM)理論與應(yīng)用有透徹的解釋，其第1版就廣受歡迎，現(xiàn)在這本書的第2版又重新組織為四大部分，并且加入了全新的4章內(nèi)容。前兩個部分，即第一部分“原理”和第二部分“基本應(yīng)用”，緊密對應(yīng)著上一版中的9章，但是已經(jīng)大量擴展了內(nèi)容，技術(shù)解釋更為清晰，比如：

對HLM模型中的基本估計和推斷程序提供了一個直觀的介紹性總結(jié)。

在第6章中新加了一節(jié)多元增長模型。

第7章增加了對研究綜合或元分析應(yīng)用的討論。

對數(shù)據(jù)分析中層-1自變量定位方法的建議以及可信值區(qū)間與穩(wěn)健標準誤方面的新材料。

雖然第1版主要是討論層-1結(jié)果變量為連續(xù)分布的情況，然而現(xiàn)在的第 2版的第三部分中又包括了一系列其他類型結(jié)果變量的分析，比如： 　　新的第10章介紹分層模型在結(jié)果變量為二分類變量、計數(shù)變量、序次變量以及多項分類變量條件下的應(yīng)用，并且每種情況都提供了詳細的示例和說明。

新的第11章討論了潛在變量模型，其中包括在HLM框架下對有缺失的數(shù)據(jù)以及在自變量有測量誤差時如何進行回歸估計，還包括了嵌入性分項反應(yīng)模型。

第13章則是關(guān)于分層數(shù)據(jù)分析中貝葉斯推斷原理的介紹。

作者在第四部分中對全書應(yīng)用的統(tǒng)計理論以及計算方法進行了總結(jié)，包括層-1為正態(tài)分布誤差的單變量模型、多元線性模型以及分層一般化線性模型。此外，還給讀者提供了一個新的鏈接網(wǎng)址，可以下載有關(guān)數(shù)據(jù)并訪問更多的技術(shù)資料。