多层线性模型概述ppt课件.ppt

《多层线性模型概述ppt课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、多层线性模型概述为什么要量化？人类进入近代文明之前，对现实世界的认识和描述大多是定性的。如“日月星辰绕地球旋转”，现在的科学则要定量地知道，一个物体以什么样的速度沿什么样的轨道运行，怎样可以准确无误地把人送到月球上的指定的地点。反复验证、精确预测。建立模型、抽象化、最优化、逻辑分析、由数据进行推断、符号运算等—强有力的思维方式主要内容—主要招数为什么要用多层线性模型?什么是多层线性模型？两水平模型应用举例为什么要用多层线性模型回归分析模型的回顾方差分析（ANOVA）或回归分析，只能对涉及一层数据的问题进行分析，而不能对涉及两层及多层数据的问题进行综合分析。作相关、回归分析等y=b0+

2、b1x1+b2x2+…+bpxp+r截据的意义？斜率的意义？回归分析模型截距，或者说是当X等于0是的Y值;线性回归系数，即随X的单位变化而引起的Y的变化;残差;回归分析模型的假设线性（Linearity）误差或观测个体之间相互独（independent）误差方差齐性（homoskedastic）误差正态分布（normallydistributed）假设的弊端意味着Y是从某个总体中随机取样的。思考：在对Y进行取样时，如果个体是属于自然存在的第二层单位，如，学生是镶嵌于班级或者学校，并且某些班级或者学校的变量被认为会对Y产生影响。其相关反映了两个方面的因素个体水平的相关组间的协变异（X组

3、间收到变异受到Y组间变异的影响程度）结果残差不能满足上述假设；X与Y的实际相关程度可能会被夸大；举例以下研究该如何进行分析？目的是想了解亲社会、退缩、攻击与同伴关系之间的关系是怎么样的？本研究收集到了有关儿童亲社会、退缩、攻击以及同伴关系的数据。因变量：同伴关系自变量：亲社会、退缩、攻击分析结果分析结果显示：1儿童的退缩行为和同伴接受之间负向相关。2儿童的攻击行为会遭到同伴的拒绝。此结果与以往研究的一部分结果相同。但是也有另外的研究显示：退缩行为和同伴关系正向相关。但是有研究发现：儿童群体对攻击行为表现出较高的接受程度。为什么会这样？可能的解释儿童互动的社交环境影响了社会行为，使得同

4、样的行为在不同的社交环境中有不同的含义，从而导致了同伴群体不同的反应。班级环境班主任老师管理班级的理念和行为直接影响所在班级的行为和文化氛围。如：严厉的教师和宽容的教师人在江湖，身不由己！此情况下方差齐性与独立性？儿童镶嵌在班级，同组内的个体比不同组的个体之间更加接近或者相似。其干扰项包括一个小组成分和个体成分。个体成分都是独立的，组成分在不同组之间是独立的，但是在组内是高相关的。同时，某些组的同质性比其他组可能高，即组之间的方差也可能是不同的。造成组内个体相似的某些变量，不加测量和控制，都放在误差中。忽略环境效应或组效应个体的相关系数可能是错的(偏高)。观察到的效应既包括个体效应又

5、包括组效应。可能的办法？“组内分析组间分析”对相同的数据进行三次计算：1在组内的个体层上进行分析－组内效应2通过平均或整合第一层中的个体数据，得到第二层的组间数据－组间效应3忽视组的特性而对所有数据进行概括总结－总体效应把这三个相关系数转化为FisherZ分数。进行显著性检验，比较它们之间的差异。跨级相关，组间方差在整体变异中的比例。问题仅仅反映了组内方差和组间方差的比例，没有对这些方差进行解释为什么组内相关在不同的组之间是不同的,可能的原因是什么？方案多水平分析（回归的回归）什么是多层（多水平）数据?多层（多水平）数据指的是观测数据在单位上具有嵌套的关系。如学生嵌套于班级，班级嵌套

6、于学校等。同一单位内的观测，具有更大的相似性。同一个班级的学生由于受相同的班级环境等因素的影响有更大的相似性。嵌套于背景（contextual）特征的多层数据举例学生水平特征的观测，嵌套于班级或学校兄弟姊妹特征的观测，嵌套于家庭个体之间的观测嵌套于社区个体不同时间点的重复测量嵌套于个体病人嵌套于医院对多层数据，我们了解什么...随机选取两个观测，同一组内的观测之间的相似性要比不同组观测之间的相似性大；如果回归模型不能解释所有的组间的差异（事实上传统回归不可能做到这一点）,那么同一组内的观测之间的误差可能相关；这就违背了传统回归（OLS）中关于残差相互独立的假设；至少，传统回归分析得到

7、的标准误的估计不正确（太小)。HLM数据特点对于嵌套数据，传统回归模型的做法：（1）个体（如学生）水平上分析问题：同一班级的学生间相互独立的假设是不合理的，同样对不同班级的学生和相同班级的学生作同一假设也是不合理的。（2）组（如学校）水平上分析问题：丢失了班级内学生个体间的差异的信息。HLM数据特点对于嵌套数据，传统回归分析的假设往往无法满足。传统的线性回归模型假设变量间存在直线关系，因变量总体上服从正态分布，方差齐性，个体间相互独立。前两个假设较易保证，