HLM 分層線性和非線性建模軟件

時間：2021-01-06

在社會研究等領域，研究數(shù)據(jù)往往具有層次結構。也就是說，單獨研究的課題可能會被分類或重新劃分到具有不同特性的組中。在這種情況下，個體可以被看成是研究的**層(level-1)單元，而那些區(qū)分開他們的組也就是*二層(level-2)單元。這可以被進一步的延伸，*二層(level-2)的單元也可以被劃分到*三層單元中，*三層（level-3）單元的也可以劃分到*四層單元中。這方面的例子比比皆是，比如教育，學生在**層，教師在*二層，學院在*三層，學院部門在*四層，和社會學，個人在**層，社區(qū)在*二層。顯然，對這些數(shù)據(jù)的分析需要專門的軟件。分層線性和非線性模型(即所謂的多層次模型)已經(jīng)被用來研究單個分析中的任意層次間的關系，而不忽略與層次結構的每一級相關的可變性。

HLM軟件將模型擬合到生成變量的線性模型中，并利用每一級*的變量生成解釋變量。HLM不僅估計每個層級的模型系數(shù)，還能預測每個取樣單元的隨機效應。由于在教育領域的數(shù)據(jù)層次結構普遍存在，所以在教育領域運用較為普遍，但實際上它適合于任何層次的結構研究領域的數(shù)據(jù)使用。包括縱向分析，其中個體的重復測量可以嵌入在被研究的個體內(nèi)。另外，雖然上面的例子表明，這種層次結構的任何級別的成員只嵌套在較**別的成員中，HLM還可以提供一種情況，成員關系不僅可以是“嵌套的”，也可以是“交叉的”，就像學生在學習期間可能是不同教室的成員一樣。

HLM程序允許連續(xù)計數(shù)、序數(shù)和名義變量和假設結果的期望和一組解釋變量的線性組合的函數(shù)關系。這種關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)結果）或logit鏈接（二進制結果）。

HLM大大的擴展了可以被評估的分層模型的范圍.它同樣提供了比先前版本較大的便利.下面是有關關鍵新特征和選項的綜述。

HLM較新版本在建模多層次和縱向數(shù)據(jù)方面提供了**的靈活性。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）的響應變量，以及連續(xù)響應變量的一般理論層次線性模型。

四級嵌套模型

? 四級嵌套模型的橫截面數(shù)據(jù)，如學校教室內(nèi)學生的項目反應模式。

? 縱向數(shù)據(jù)的四級模型，如在社區(qū)內(nèi)人與人之間在時間點內(nèi)的項目。

四路交叉分類和嵌套混合

? 對學生在學校內(nèi)隨時間推移，教師的重復措施，或在**中嵌套項目反應，根據(jù)原籍國和目的地進行交叉分類。

? 對同時居住在某一特定地區(qū)并參加某一學校的人的重復措施。

相依隨機效應的遞階模型

? 空間相關鄰域效應

? 社交網(wǎng)絡互動

HLM還提供了估計分層廣義線性模型的自適應Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和

高階拉普拉斯Laplace近似較大似然法。AGH的方法已經(jīng)被證明是有效的，尤其當集群規(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，但允許任意數(shù)量的隨機效應（當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、用戶可以剪切和復制輸出內(nèi)容到結果中。

HLM統(tǒng)計應用模型選項

適用平臺

HLM只適用于Windows系統(tǒng)。

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詞條
詞條說明
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