多层线性模型在追踪研究中的应用-追踪的多水平模型.ppt

《多层线性模型在追踪研究中的应用-追踪的多水平模型.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、多层线性模型在追踪研究中的应用北京师范大学心理学院刘红云1.追踪数据的多水平分析2.HLM多水平分析操作3.SPSS多水平分析操作4.Mplus多水平分析操作追踪研究数据的多层分析当对相同的观测对象进行重复测量时，可以将这些重复测量的数据本身看成是具有层次结构特点的。如对生长发育期儿童身高和体重变化情况的追踪调查等，可以将这些重复测量数据构造出一个两水平的层次结构，其重复测量或测量点为水平1的单位，观测个体为水平2的单位。个体随时间变化的问题，即个体的特征随时间有什么样的变化特点？个体之间变化差异的问题，即个体之间的变化是否存在差异？用什么特征可以预测或解释个体之间变化的差异？数据：香港三所小

2、学264名学生，其中男生149名，女生115名。以每年测查一次的方式，对他们从三年级到六年级的自我概念进行连续四次的测量，且在三年级第一次测试时对他们退缩行为进行测量。测量：自我概念：采用SusanHarter（1982）的儿童自我能力感知量表对儿童不同领域能力的自我概念进行测量。该量表包含与特殊领域相关联的①认知自我概念；②社交自我概念；③运动自我概念三个方面，另外还包含与具体领域独立的一般自我概念。量表共28个项目，其中每个分量表7个项目。儿童的退缩行为：采用儿童退缩行为量表对儿童的退缩行为进行测量，该量表共由7个项目组成。追踪研究关心的问题三年级到六年级这一段时间，小学生自我概念发展有什

3、么样的特点，即线性增长（或下降），还是非线性的变化趋势等（先增长后下降）；不同的学生在这一时期自我概念的发展是否存在个体之间的差异，如果存在差异，能否用一些变量来解释或预测这些差异。随机抽取60个学生自我概念的发展趋势随机抽取的四个个体自我概念随时间发展的特征退缩行为高分组和低分组自我概念发展趋势追踪研究中的两水平模型水平1的模型，描述个体随时间的发展；水平2模型，对个体间发展的差异进行解释。然后就关心的问题进行分析和解释。两水平重复测量线性模型水平1（测量水平）水平2（个体水平）t表示不同次的测量，可以描述时间间隔，没有必要等距（如0,1,1.5,2,....）。可说明个体间的差异模型1：线

4、性增长模型水平1模型模型1：线性增长模型第二水平模型第二水平模型：预测变量第二水平预测变量模型可以用来自变量（如判断性别差异、有无退缩行为）对自我观念的变化有无趋势及影响程度HLM软件操作HLM软件操作HLM软件操作HLM软件操作HLM软件操作HLM软件操作HLM软件操作HLM软件操作HLM软件操作模型定义：无条件线性增长模型RUNAnalysis固定部分Finalestimationoffixedeffects(withrobuststandarderrors)------------------------------------------------------------------

5、----------StandardApprox.FixedEffectCoefficientErrorT-ratiod.f.P-value----------------------------------------------------------------------------ForINTRCPT1,P0INTRCPT2,B002.8160840.021325132.0542630.000ForTIMEslope,P1INTRCPT2,B10-0.0840120.011601-7.2422630.000---------------------------------------

6、-------------------------------------随机部分Finalestimationofvariancecomponents:-----------------------------------------------------------------------------RandomEffectStandardVariancedfChi-squareP-valueDeviationComponent-----------------------------------------------------------------------------INTR

7、CPT1,R00.229300.05258263466.535480.000TIMEslope,R10.127480.01625263483.192100.000level-1,E0.311530.09705------------------------------------------------------------------------------------------------