HLM功能的亮點包括三個新的進程,處理二進制、計數(shù)、序數(shù)和多項式(名義)的響應(yīng)變量,以及連續(xù)響應(yīng)變量的一般理論層次線性模型。
HLM新版本的輸出,為統(tǒng)計模型提供優(yōu)雅的符號,包括視覺上有吸引力的表格、用戶可以剪切和復(fù)制輸出內(nèi)容到結(jié)果中。
HLM還提供了估計分層廣義線性模型的自適應(yīng)Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
高階拉普拉斯Laplace近似最大似然法。AGH的方法已經(jīng)被證明是有效的,尤其當(dāng)集群規(guī)模小,方差分量大的時候。高階Laplace方法需要較大的集群大學(xué),但允許任意數(shù)量的隨機效應(yīng)(當(dāng)集群較大時非常重要)。
HLM新版本的輸出,為統(tǒng)計模型提供優(yōu)雅的符號,包括視覺上有吸引力的表格、用戶可以剪切和復(fù)制輸出內(nèi)容到結(jié)果中。
In social research and other fields, research data often have a hierarchical structure. That is, the individual subjects of study may be classified or arranged in groups which themselves have qualities that influence the study. In this case, the individuals can be seen as level-1 units of study, and the groups into which they are arranged are level-2 units. This may be extended further, with level-2 units organized into yet another set of units at a third level and with level-3 units organized into another set of units at a fourth level. Examples of this abound in areas such as education (students at level 1, teachers at level 2, schools at level 3, and school districts at level 4) and sociology (individuals at level 1, neighborhoods at level 2). It is clear that the analysis of such data requires specialized software. Hierarchical linear and nonlinear models (also called multilevel models) have been developed to allow for the study of relationships at any level in a single analysis, while not ignoring the variability associated with each level of the hierarchy.
HLM程序允許連續(xù)計數(shù)、序數(shù)和名義變量和假設(shè)結(jié)果的期望和一組解釋變量的線性組合的函數(shù)關(guān)系。這種關(guān)系是由一個合適的鏈接函數(shù)定義的,例如,身份鏈接(連續(xù)結(jié)果)或logit鏈接(二進制結(jié)果)。
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