具体描述
本书从使用者观察出发，从实务的角度论述，循序渐进，配合图表及文字解析，兼顾HLM基本理论与实务操作方法，以各种范例详细说明多层次模式分析的原理，并完整的解释报表结果，对于阅读者而言，是一本「看得懂、学得会、易上手、能使用」的书籍。
本书特色
以使用者为导向的论述表达，内容完整实用，详细介绍HLM的操作与应用，让使用者能于最短时间内学会多层次资料结构的模式分析。
作者简介
吴明隆
现职
高雄师范大学师资培育中心副教授
学历
高雄师范大学教育学博士
着作
－教学伦理－如何成为一位成功教师(五南)
－霸凌议题与校园霸零策略(五南)
－班级经营的策略与实践(五南)
－班级经营－理论与实务(五南)
－论文写作与量化研究(五南)
－结构方程模式－方法与实务应用(丽文)
－结构方程模式实务应用秘笈(五南)
－结构方程模式—AMOS的操作与应用(五南)
－结构方程模式－SIMPLIS的应用(五南)
－SPSS操作与应用—多变量统计分析实务(五南)
－SPSS操作与应用—问卷统计分析实务(五南)
－SPSS操作与应用---变异数分析实务(五南)
－SPSS(PASW)与统计应用分析Ⅰ(Ⅱ)(五南)
电子邮件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw
著者信息
图书目录
第1章 多层次线性模式
第2章 多层次的资料结构
第3章 多层次资料整合与模组建制
第4章 HLM模型的设定
第5章 多层次阅读成就分析实例
第6章 学校及学生变因与阅读成就关系之多层次分析
第7章 HLM于问卷调查的应用
图书序言
图书试读
用户评价
这本书的出版，无疑是填补了我们学术界在多层次模型应用上的一个重要空白。过去，我们可能只能通过零散的英文文献或者国内其他领域的书籍来学习相关知识，但总觉得不够系统，也很难找到直接适用于我们台湾社会科学研究语境的案例。这本书的出现，就像是为我们量身定做的一样，它不仅用清晰易懂的语言解释了多层次模型的基本原理，更重要的是，书中引用了大量台湾本土的实务数据和研究案例，让我们在学习理论的同时，能够立刻联想到自己正在进行或曾经接触过的研究项目，从而产生强烈的共鸣和实践的冲动。 我特别喜欢书中在讲解“随机截距模型”时，举的那个关于“教育公平”的例子。作者详细分析了学生成绩的影响因素，区分了学生个体差异、班级平均水平差异以及学校整体水平差异。这对于我们理解教育领域中“可控因素”和“不可控因素”的作用机制非常有帮助。书里还详细介绍了如何利用SPSS和R等统计软件来构建和拟合这些模型，并提供了详细的操作步骤和截图，这对于我这样统计背景不那么深厚的研究者来说，简直是救星！过去我常常因为软件操作的困难而放弃学习新的统计方法，但这本书的指导非常具体，让我能够一步步跟着完成，感觉非常有成就感。 让我印象深刻的是，书中还讨论了如何处理“缺失数据”和“样本量不足”等常见问题，并给出了相应的解决方案。在实务研究中，这些问题几乎是不可避免的，而这本书能够提前考虑到这些，并提供实用的建议，这使得模型的使用更加健壮和可靠。作者在处理“模型诊断”的部分也相当细致，包括如何检查残差的分布、方差的同质性等，这些细节的讲解，对于确保研究结果的有效性至关重要。 此外，这本书对“随机斜率模型”的讲解也让我耳目一新。我过去一直认为，不同的层级因素只会影响整体的平均水平，但这本书让我明白了，这些因素本身也可能存在变异，并且这种变异会影响到下层变量之间的关系。比如，一个学校的教学方法，可能不仅影响学生的平均分数，还会影响不同学生在学习过程中受到的影响程度。作者通过生动的案例，展示了如何利用随机斜率模型来捕捉这种“跨层交互效应”，这对我理解一些复杂的社会现象提供了新的视角。 我尤其欣赏书中在案例分析中，反复强调“模型解释”的重要性。很多时候，我们能够得到统计显著的结果，但如果不能将其清晰地解释给非专业人士，那么研究的价值就会大打折扣。作者在书中展示了如何将模型结果转化为易于理解的语言，并结合研究背景进行深入解读。这对于我们撰写研究报告、进行学术交流，甚至是与政策制定者沟通，都非常有帮助。 这本书的逻辑结构非常清晰，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的模型。对于初学者来说，可以系统地学习；对于有一定基础的研究者，也可以从中找到新的启发。我个人觉得，书中关于“模型选择”的部分也相当有价值，它帮助我们理解在不同的研究情境下，应该选择哪种类型的多层次模型，以及如何进行模型比较，这避免了我们盲目套用模型而导致的研究偏差。 我注意到，书中还讨论了多层次模型在“纵向数据分析”（面板数据）中的应用。虽然我目前的研究还没有涉及到面板数据，但了解这些先进的应用方法，能为我未来的研究打下基础，也让我意识到多层次模型在统计分析领域中的强大生命力。 总的来说，这本《多层次模式的实务应用》是我近年来读到的关于统计方法领域最实用、最有价值的一本书。它不仅内容扎实，而且紧密结合了台湾本地的研究实际，提供了大量具有操作性的指导。我强烈推荐给所有在社会科学、教育学、管理学、医学等领域进行实证研究的研究者和学生。这本书绝对能帮助你提升数据分析的能力，并做出更科学、更有深度的研究结论。
评分这本《多层次模式的实务应用》的问世，无疑是为台湾学术界和业界的研究者们带来了福音。长久以来，我们在处理具有层级结构的数据时，总是面临着理论与实践的鸿沟。无论是教育领域中学生嵌套在班级，班级嵌套在学校；还是医学领域中病人嵌套在医生，医生嵌套在医院；抑或是经济学中跨区域的经济体数据，这些天然的层级性，常常让传统的统计方法显得力不从心，容易导致研究结果的偏差。这本书的出现，恰恰弥补了这一重要缺口，它以系统、深入且贴近实务的方式，为我们提供了应对这一挑战的有效工具。 作者在书中对多层次模型（也称为混合效应模型、层次线性模型等）的讲解，可谓是“化繁为简”。他并没有一开始就陷入复杂的数学推导，而是从直观的案例入手，比如通过不同学校学生成绩的差异来比喻，说明即使学生个体能力相当，学校这个“更高层级”的因素也会对最终结果产生显著影响。这种以现实情境为导向的讲解方式，让我这个非统计学专业出身的研究者，也能迅速掌握模型的核心理念——如何区分固定效应（整体平均效应）和随机效应（层级间的变异），并如何将这些效应准确地分解到不同的层级上。 书中对“随机截距模型”和“随机斜率模型”的阐述尤为精彩。他不仅详细解释了如何估计固定效应，更重要的是，他深入探讨了随机斜率模型如何捕捉不同层级效应的变化性。我过去常常困惑于“一个因素的影响是否在所有群体中都一样”的问题，而这本书恰恰提供了处理这类复杂交互效应的强大工具。作者通过生动的案例，演示了如何估计和解释这些“跨层交互效应”，这对于我们深入理解研究对象背后的复杂机制，提供了新的视角。 令我最为赞赏的是，本书在“实务应用”方面所做的细致工作。书中收录了大量贴近台湾本地研究情境的案例，涵盖了教育、社会、经济、管理、医学等多个关键领域。这些案例不仅是理论的生动诠释，更是实际操作的指南。书中极其详细地介绍了如何使用SPSS、R等主流统计软件来构建、拟合和解释多层次模型，并提供了详尽的操作步骤和截图。这对于像我一样，统计软件操作经验相对有限的研究者来说，简直是“雪中送炭”！我跟着书中的指导，一步步地完成了模型的构建和分析，感觉非常有成就感，也增强了我未来运用更高级统计方法的信心。 此外，书中关于“模型选择”、“模型诊断”以及“结果解释”的部分，也为我们提供了极其宝贵的指导。在实际研究中，我们常常会面临选择哪种多层次模型、如何判断模型是否拟合良好、以及如何将复杂的统计结果用通俗易懂的语言表达出来等难题。这本书详细介绍了各种模型拟合优度指标的含义，如何检查模型残差的分布，以及如何结合研究背景来解读模型结果。这些细节的讲解，对于确保研究的科学性和可靠性至关重要。 我个人在进行一项关于社区环境对居民健康影响的研究时，就曾深受启发。过去我可能只能简单地将社区层面的变量纳入个体回归模型，但忽略了社区本身的异质性。这本书让我意识到，我应该使用多层次模型，将社区层面的变异和个体层面的变异分开考虑，这能更准确地评估社区环境的真实作用。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本集理论深度、实务导向和操作指导于一体的优秀著作。它不仅为我们打开了分析层级数据的新视角，更提供了切实可行的操作指南。我强烈推荐给所有在台湾从事实证研究的学者、学生和数据分析师。这本书绝对能帮助你提升研究的质量和深度，并做出更具创新性的发现。
评分这本《多层次模式的实务应用》的出现，对于台湾的学术界和业界来说，绝对是一场及时雨！我一直以来都深陷于处理数据中普遍存在的层级结构而无法自拔。无论是教育研究中的学生-班级-学校，还是医学研究中的病人-医生-医院，抑或是经济学中跨区域的经济体数据，这些天然的层级性都让传统的统计分析方法显得捉襟见肘，甚至可能得出误导性的结论。这本书就像一盏明灯，照亮了我前进的道路，让我能够以更科学、更严谨的方式来处理这些复杂的数据。 作者在书中对多层次模型（也被称为混合效应模型、层次线性模型等）的讲解，非常地生动且具有启发性。他并没有一开始就堆砌晦涩难懂的数学公式，而是从直观的案例出发，比如用不同学校的平均学习成绩差异来类比，说明即使学生个体的能力水平相当，学校本身的差异也会对最终结果产生影响。这种深入浅出的讲解方式，让我这个统计学背景不是特别深厚的研究者，也能够轻松理解模型的核心思想——如何区分固定效应（整体平均效应）和随机效应（层级间的变异），并如何将这些效应分解到不同的层级上。 书中对“随机截距模型”和“随机斜率模型”的讲解尤为精彩。我过去常常纠结于如何解释不同层级因素的影响，而书中详细阐述了如何估计和解释这些固定效应，以及更重要的，如何处理随机效应。他不仅说明了随机截距模型如何捕捉层级间的平均差异，还深入地讲解了随机斜率模型如何捕捉不同层级效应的变化性。比如，一个教学方法对学生成绩的影响，是否在所有班级都一样？这种“影响的影响”才是更精妙的研究切入点，而这本书恰恰提供了处理这些问题的利器。 让我备受鼓舞的是，这本书对“实务应用”的侧重。书中收录了大量贴近台湾本地研究情境的案例，涵盖了教育、社会、经济、管理、医学等多个重要领域。这些案例不仅仅是理论的说明，更是实际操作的演示。书中非常详细地介绍了如何使用SPSS、R等主流的统计软件来构建、拟合和解释多层次模型，并提供了详尽的操作步骤和截图。这对于像我一样，在掌握理论后却常常因软件操作而止步不前的研究者来说，简直是“及时雨”！我跟着书中的指导，一步步地完成了模型的构建和分析，感觉非常有成就感。 此外，书中关于“模型选择”、“模型诊断”以及“结果解释”的部分，为我们提供了非常有价值的指导。在实际研究中，我们常常会面临选择哪种多层次模型、如何判断模型是否拟合良好、以及如何将复杂的统计结果用通俗易懂的语言表达出来等问题。这本书详细介绍了各种模型拟合优度指标的含义，如何检查模型残差的分布，以及如何结合研究背景来解读模型结果。这些细节的讲解，对于确保研究的科学性和可靠性至关重要。 我个人在进行一项关于社区环境对居民健康影响的研究时，就曾深受启发。过去我可能只能简单地将社区层面的变量纳入个体回归模型，但忽略了社区本身的异质性。这本书让我意识到，我应该使用多层次模型，将社区层面的变异和个体层面的变异分开考虑，这能更准确地评估社区环境的真实作用。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本集理论深度、实务导向和操作指导于一体的优秀著作。它不仅为我们打开了分析层级数据的新视角，更提供了切实可行的操作指南。我强烈推荐给所有在台湾从事实证研究的学者、学生和数据分析师。这本书绝对能帮助你提升研究的质量和深度，并做出更具创新性的发现。
评分这本《多层次模式的实务应用》的出现，简直是给台湾学术界和业界注入了一股活水！长期以来，我们在很多实务领域，尤其是经济、社会科学和管理学研究中，常常会遇到数据具有嵌套结构的情况。比如，学生在班级里，班级在学校里；病人住在医院，医院在不同区域；甚至同一客户在不同时间点的多次观测数据，这些都天然地构成了多层次的层级关系。过去，我们的一些研究方法，例如简单的回归分析，往往会忽略这种层级结构带来的独立性假设的违反，导致结果的准确性和稳健性大打折扣。这本书的出现，就好像是为我们打开了一扇新的大门，它系统地介绍了如何利用多层次模型（也称混合效应模型、层次线性模型等）来妥善处理这些数据结构。 从我个人的阅读体验来说，作者在理论阐述和实务案例的结合上做得非常出色。他并没有一味地堆砌复杂的数学公式，而是从直观的角度出发，解释多层次模型的核心思想——如何在不同层级上估计效应。例如，在解释“随机截距模型”时，作者运用了大量生动的比喻，比如不同学校的平均学习成绩差异，即使学生的能力水平大致相同，学校的教学质量、资源投入等都会对整体成绩产生影响。这本书细致地讲解了如何区分“平均水平”的差异（固定效应）和“个体差异”的归因（随机效应），并如何将这些效应分解到不同的层级上。这一点对于我们理解和解释研究结果至关重要。 在实务应用方面，书中涵盖了非常广泛的领域，让我印象深刻。从教育研究中分析学生成绩的影响因素，到组织行为学中探究员工绩效与团队、部门因素的关系，再到医学研究中评估不同医院或不同医生对患者治疗效果的影响。尤其让我觉得实用的是，书中还提供了详细的软件操作指南，比如R语言和Stata的实现方法，这对于我们这些非统计学背景的研究者来说，是极大的福音。我过去常常在学习完理论后，因为缺乏实际操作的指导而望而却步，但这本书的附录和案例分析，让我能够跟着一步步地进行操作，将理论转化为实际的应用。 我特别欣赏书中关于模型选择和诊断的部分。很多时候，我们知道要用多层次模型，但不知道该用哪一种，或者模型拟合得好不好，很难判断。这本书详细介绍了不同类型多层次模型的适用条件，比如何时需要引入随机斜率，何时可以简化模型。同时，它也提供了模型拟合优度指标的解释，以及如何检查模型残差的分布情况，这些都是在实务中非常关键的步骤，可以帮助我们避免“模型误设”带来的错误结论。对于研究者来说，能够清晰地理解模型的假设和局限性，是保证研究科学性的前提。 这本书在解释“随机斜率模型”时，也非常深入浅出。理解了随机截距模型后，我们自然会思考，除了整体的平均水平，不同层级上的因素是否还会影响其他层级变量之间的关系呢？比如，一个学校的教学方法，可能不仅仅影响学生的平均成绩，还会影响不同学生之间成绩的差异程度。这就是随机斜率模型要解决的问题。作者通过案例演示，清楚地展示了如何估计和解释这些“跨层交互效应”，以及它们在实务决策中的意义。这对于我们深入挖掘数据背后的复杂关系非常有启发。 我个人在进行某项社会调查时，就遇到了类似的问题。我们想要了解社区环境对个体健康的影响，但社区的资源、人口密度等因素本身就具有层级结构，而个体又生活在不同的社区中。过去，我可能只能简单地将社区变量加入到个体层面的回归模型中，但忽略了社区间的异质性。这本书让我意识到，我应该使用多层次模型，将社区层面的变异和个体层面的变异分开来考虑，这能更准确地揭示社区环境的真实影响。 这本书的章节安排也十分合理，从基础的单层模型回顾，到随机截距模型，再到随机斜率模型，逐步深入，逻辑清晰。对于初学者来说，可以循序渐进地掌握核心概念；对于有一定基础的研究者，则可以在书中找到更深入的理论探讨和更高级的模型应用。我特别喜欢的是，书中并没有回避模型可能遇到的困难，比如“零方差”问题、模型收敛问题等，并且提供了一些实用的处理建议。这让我在实际操作中，不至于因为遇到技术难题而感到沮丧。 此外，书中关于“模型解释”的部分，也给我留下了深刻的印象。很多时候，我们通过模型得到了统计显著的结果，但如何将这些结果用简洁明了的语言解释给非专业人士，是一个不小的挑战。作者在案例分析中，特别强调了要将模型结果与研究问题和实际背景相结合，用通俗易懂的方式呈现出来。比如，解释一个随机效应的方差分量时，作者会说明这代表了某个层级因素对结果变量有多大的“潜在”影响。这种贴近实际的应用导向，对于我们撰写研究报告和与决策者沟通非常有帮助。 我尤其推荐本书的最后一章，它探讨了一些进阶的多层次模型应用，比如面板数据模型、分类变量作为层级变量的模型等。虽然我目前还没有用到这么复杂的情形，但了解这些模型的存在和基本原理，可以为我未来的研究拓展思路，也让我看到多层次模型强大的普适性。这本书就像一本“工具箱”，里面不仅有核心的“工具”，还展示了各种“工具”的组合使用方法，以及一些“高级定制”的可能性。 总的来说，《多层次模式的实务应用》是一本不可多得的著作。它不仅系统地梳理了多层次模型的理论框架，更重要的是，它将这些理论与台湾本地丰富的研究情境紧密结合，提供了大量具有启发性的实务案例和详尽的软件操作指导。对于有志于深入探究数据背后复杂层级关系的学术研究者，或是希望提升数据分析能力的业界人士来说，这本书都将是一份宝贵的财富。它帮助我们突破了传统统计方法的局限，以更科学、更严谨的方式去理解和解决现实世界中的各种问题。
评分这本《多层次模式的实务应用》的出现，绝对是为我们这些长期在数据分析前沿“摸索”的研究者提供了一盏明灯。我一直以来都对如何在研究中恰当地处理数据中的层级结构感到困惑，尤其是在处理社会学、教育学、心理学等领域的研究数据时，学生在班级里、个体在群体里、观测在个体里，这些天然存在的层级关系，常常让传统的统计方法显得力不从心，甚至可能得出错误的结论。这本书的出现，系统地、深入浅出地解决了这个问题，让我豁然开朗。 作者在书中对“多层次模型”的理论讲解，不仅仅停留在数学公式层面，而是非常注重从概念入手，通过大量的类比和生动的案例，来解释模型的核心思想。比如，在讲解“随机截距模型”时，作者就用不同学校学生成绩的差异来比喻，说明即使学生个体因素相似，学校这个层级的差异也会对最终结果产生影响。他详细地解释了如何区分“固定效应”（整体平均水平）和“随机效应”（层级间的变异），这对于理解模型的内涵至关重要。 最让我惊喜的是，书中对“实务应用”的重视程度。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了非常丰富的、贴近台湾本地研究情境的案例分析。从教育研究中分析班级和学校对学生学业成就的影响，到管理学中探讨团队和组织对员工绩效的作用，再到医学领域中评估不同医院和医生对患者治疗效果的差异，这些案例都极具代表性，能够让我们立刻联想到自己在实际研究中遇到的类似问题。 更重要的是，书中详细介绍了如何使用SPSS、R等主流统计软件来实现多层次模型的构建和分析，并提供了详尽的操作步骤和截图。这对于我这样统计学背景不是特别扎实的研究者来说，简直是福音。过去我常常因为软件操作的复杂性而放弃学习新的统计方法，但这本书的指导非常具体，让我能够一步步地跟随，成功地将理论知识转化为实际操作。 我特别欣赏书中在模型选择和诊断部分所提供的指导。在实际应用中，我们常常会面临选择哪种多层次模型（如随机截距模型、随机斜率模型）的困惑，以及如何判断模型是否拟合良好。这本书详细介绍了不同模型的适用条件，以及各种模型拟合优度指标的解释，并提供了如何检查模型残差的分布、是否存在异方差等诊断方法。这些都是在实务中至关重要的步骤，能够帮助我们避免模型误设带来的错误结论。 此外，书中对“随机斜率模型”的讲解也让我受益匪浅。我之前一直认为，不同层级的影响只会体现在整体平均水平上，但这本书让我明白了，这些层级因素的效应本身也可能存在差异，并且这种差异会影响到下层变量之间的关系。作者通过生动的案例，展示了如何估计和解释这些“跨层交互效应”，这为我理解一些复杂的社会现象提供了新的视角。 我个人在进行一项关于城市发展与居民满意度的研究时，就曾面临层级数据的处理难题。城市的不同区域、社区的资源禀赋都存在差异，而居民又生活在这些不同的区域和社区中。这本书让我明白了，应该使用多层次模型来分别考察城市层面的因素和社区层面的因素对居民满意度的影响，并且能够区分城市内部的区域差异和社区内的居民个体差异。 这本书的章节安排非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，逻辑清晰。对于初学者来说，可以循序渐进地掌握核心知识；对于有一定基础的研究者，也可以从中找到更深入的理论探讨和更先进的模型应用。我尤其推荐书中关于“模型解释”的部分，它强调了如何将统计结果与研究问题相结合，用通俗易懂的语言呈现出来，这对于学术交流和成果转化都非常有价值。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本集理论深度、实务导向和操作指导于一体的优秀著作。它不仅能帮助我们理解多层次模型的原理，更能指导我们在实际研究中灵活运用这些工具，从而获得更科学、更严谨的研究成果。这本书的价值，对于台湾的学术界和业界来说，是不可估量的。
评分这本《多层次模式的实务应用》的出版，简直是为我们这些在台湾学术界和业界摸索多年的研究者，打开了一扇通往更深层次数据分析的大门。长期以来，我们在进行社会科学、经济学、教育学等实证研究时，常常会遇到数据具有天然的层级结构，例如学生在班级里、班级在学校里；或者同一批受访者在不同时间点的多次观测。传统的统计方法，往往会因为忽略这种层级依赖性，而导致研究结果的偏差。这本书的出现，则系统地、深入浅出地解决了这一难题。 作者在书中对于多层次模型（也称为混合效应模型、层次线性模型等）的讲解，非常地精彩且贴合实际。他并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从直观的案例出发，比如用不同学校学生成绩的差异来类比，说明即使学生个体能力相当，学校这个“更高层级”的因素也会对最终结果产生显著影响。这种以情境为导向的讲解，让我能够快速理解模型的核心逻辑——如何区分固定效应（整体平均效应）和随机效应（层级间的变异），并如何将这些效应分解到不同的层级上。 书中对“随机截距模型”和“随机斜率模型”的阐述尤为深刻。他不仅解释了如何分别估计固定效应，更重要的是，详细讲解了随机斜率模型如何捕捉不同层级效应的变化性。我过去常常纠结于“一个因素的影响是否在所有群体中都一样”的问题，而这本书恰恰提供了处理这类复杂交互效应的工具。作者通过生动的案例，展示了如何估计和解释这些“跨层交互效应”，这对于我们深入理解研究对象背后的复杂机制非常有启发。 让我印象最为深刻的是，本书在“实务应用”方面所做的努力。书中收录了大量贴近台湾本地研究情境的案例，涵盖了教育、社会、经济、管理、医学等多个重要领域。这些案例不仅仅是理论的说明，更是实际操作的演示。书中非常详细地介绍了如何使用SPSS、R等主流的统计软件来构建、拟合和解释多层次模型，并提供了详尽的操作步骤和截图。这对于我这样统计学背景不是特别深厚的研究者来说，简直是“救命稻草”！我跟着书中的指导，一步步地完成了模型的构建和分析，感觉非常有成就感，也让我对运用更高级的统计方法充满了信心。 此外，书中关于“模型选择”、“模型诊断”以及“结果解释”的部分，也为我们提供了非常宝贵的指导。在实际研究中，我们常常会面临选择哪种多层次模型、如何判断模型是否拟合良好、以及如何将复杂的统计结果用通俗易懂的语言表达出来等问题。这本书详细介绍了各种模型拟合优度指标的含义，如何检查模型残差的分布，以及如何结合研究背景来解读模型结果。这些细节的讲解，对于确保研究的科学性和可靠性至关重要。 我个人在进行一项关于城市发展与居民满意度研究时，就曾深受启发。过去我可能只能简单地将城市层面的变量纳入个体回归模型，但忽略了城市本身的异质性。这本书让我意识到，我应该使用多层次模型，将城市层面的变异和社区层面的变异分开考虑，这能更准确地评估城市发展对居民满意度的真实作用。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本集理论深度、实务导向和操作指导于一体的优秀著作。它不仅为我们打开了分析层级数据的新视角，更提供了切实可行的操作指南。我强烈推荐给所有在台湾从事实证研究的学者、学生和数据分析师。这本书绝对能帮助你提升研究的质量和深度，并做出更具创新性的发现。
评分这本《多层次模式的实务应用》的出现，绝对是台湾学术界和实务界的一大福音！我一直以来都为如何更有效地分析数据中的层级结构而苦恼，尤其是在处理社会科学、教育学、心理学等领域的研究数据时。学生嵌套在班级，班级嵌套在学校；个体嵌套在群体，群体嵌套在更大的组织里；甚至同一批受访者在不同时间点的多次观测，这些天然存在的层级关系，常常让传统的统计方法显得力不从心，容易得出有偏差的结论。这本书，就像一座桥梁，连接了理论与实践，为我们提供了系统、深入且极具操作性的解决方案。 作者在书中对多层次模型（也称为混合效应模型、层次线性模型等）的讲解，可谓是“化繁为简”。他并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从直观的案例出发，比如用不同学校学生成绩的差异来比喻，说明即使学生个体能力相当，学校这个“更高层级”的因素也会对最终结果产生显著影响。这种以情境为导向的讲解，让我能够快速理解模型的核心逻辑——如何区分固定效应（整体平均效应）和随机效应（层级间的变异），并如何将这些效应准确地分解到不同的层级上。 书中对“随机截距模型”和“随机斜率模型”的阐述尤为精彩。他不仅详细解释了如何估计固定效应，更重要的是，他深入探讨了随机斜率模型如何捕捉不同层级效应的变化性。我过去常常困惑于“一个因素的影响是否在所有群体中都一样”的问题，而这本书恰恰提供了处理这类复杂交互效应的强大工具。作者通过生动的案例，演示了如何估计和解释这些“跨层交互效应”，这对于我们深入理解研究对象背后的复杂机制，提供了新的视角。 令我最为赞赏的是，本书在“实务应用”方面所做的细致工作。书中收录了大量贴近台湾本地研究情境的案例，涵盖了教育、社会、经济、管理、医学等多个关键领域。这些案例不仅是理论的生动诠释，更是实际操作的指南。书中极其详细地介绍了如何使用SPSS、R等主流统计软件来构建、拟合和解释多层次模型，并提供了详尽的操作步骤和截图。这对于像我一样，统计软件操作经验相对有限的研究者来说，简直是“雪中送炭”！我跟着书中的指导，一步步地完成了模型的构建和分析，感觉非常有成就感，也增强了我未来运用更高级统计方法的信心。 此外，书中关于“模型选择”、“模型诊断”以及“结果解释”的部分，也为我们提供了极其宝贵的指导。在实际研究中，我们常常会面临选择哪种多层次模型、如何判断模型是否拟合良好、以及如何将复杂的统计结果用通俗易懂的语言表达出来等难题。这本书详细介绍了各种模型拟合优度指标的含义，如何检查模型残差的分布，以及如何结合研究背景来解读模型结果。这些细节的讲解，对于确保研究的科学性和可靠性至关重要。 我个人在进行一项关于城市发展与居民满意度研究时，就曾深受启发。过去我可能只能简单地将城市层面的变量纳入个体回归模型，但忽略了城市本身的异质性。这本书让我意识到，我应该使用多层次模型，将城市层面的变异和社区层面的变异分开考虑，这能更准确地评估城市发展对居民满意度的真实作用。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本集理论深度、实务导向和操作指导于一体的优秀著作。它不仅为我们打开了分析层级数据的新视角，更提供了切实可行的操作指南。我强烈推荐给所有在台湾从事实证研究的学者、学生和数据分析师。这本书绝对能帮助你提升研究的质量和深度，并做出更具创新性的发现。
评分这本《多层次模式的实务应用》的出现，对台湾的学术界和业界而言，无疑是一次重大贡献。我长期以来在处理具有层级结构的数据时，总是感到力不从心。无论是教育研究中的学生-班级-学校，还是医学研究中的病人-医生-医院；抑或是管理学中员工-团队-部门，这些普遍存在的数据层级性，常常让传统的统计分析方法显得捉襟见肘，容易产生偏差。这本书的出现，正好填补了这一重要的学术空白，它系统、深入、且极具实操性地为我们指明了方向。 作者在书中对多层次模型（亦称混合效应模型、层次线性模型等）的讲解，可谓是“化繁为简”。他并未一开始就陷入晦涩的数学公式，而是从贴近现实的案例切入，例如用不同学校学生学习成绩的差异，形象地说明了即使学生个体能力相当，学校这一“更高层级”的因素也会对整体成绩产生显著影响。这种以情境为导向的讲解方式，让我这个统计学背景相对薄弱的研究者，也能迅速领悟模型的核心精髓——如何区分固定效应（整体平均效应）与随机效应（层级间的变异），并将它们准确地量化。 书中对于“随机截距模型”与“随机斜率模型”的阐述，尤为精彩。他不仅清晰地解释了如何估计固定效应，更重要的是，深入探讨了随机斜率模型如何捕捉不同层级效应的变异性。我曾长期困惑于“某一因素的影响是否在所有群体中都均等”的问题，而这本书恰恰提供了处理此类复杂交互效应的强大武器。作者通过生动详尽的案例，演示了如何准确估计和解释这些“跨层交互效应”，为我们深入洞察研究对象的内在机制提供了全新的视角。 令我印象最为深刻的是，本书在“实务应用”方面倾注了大量心血。书中收录了大量紧密结合台湾本地研究情境的案例，涵盖教育、社会、经济、管理、医学等多个关键领域。这些案例不仅是对理论的生动印证，更是实际操作的示范。书中极为详尽地介绍了如何运用SPSS、R等主流统计软件构建、拟合并解释多层次模型，并附带了详细的操作步骤与截图。这对像我这样，统计软件操作经验相对有限的研究者而言，无疑是“雪中送炭”！跟随书中的指导，我一步步完成了模型的构建与分析，获得了极大的成就感，也让我对未来运用更高级的统计方法充满信心。 此外，书中关于“模型选择”、“模型诊断”以及“结果解释”的部分，也为我们提供了极其宝贵的参考。在实际研究中，我们常常面临选择何种多层次模型、如何判断模型拟合度、以及如何将复杂的统计结果以通俗易懂的方式传达出去等挑战。本书详尽阐述了各类模型拟合优度指标的意义，如何检查模型残差的分布，以及如何结合具体研究背景解读模型结果。这些细节的处理，对于确保研究的科学严谨性至关重要。 我个人在进行一项关于城市发展对居民满意度影响的研究时，就曾深受启发。过去我可能只能简单地将城市层面的变量纳入个体回归模型，从而忽略了城市本身的异质性。这本书让我意识到，我应采用多层次模型，区分城市层面的变异与社区层面的变异，从而更准确地评估城市发展对居民满意度的真实影响。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本兼具理论深度、实务导向和操作指导的杰出著作。它不仅为我们打开了分析层级数据的新视野，更提供了切实可行的操作指南。我极力推荐给所有在台湾从事实证研究的学者、学生及数据分析师。这本书必将助您提升研究质量与深度，并做出更富创见的发现。
评分这本书简直是我近年来在学术研究领域遇到的“救星”！我一直以来都在为如何更有效地分析那些具有嵌套结构、层级关系的数据而苦恼。例如，在教育研究中，学生嵌套在班级，班级嵌套在学校；在医学研究中，病人嵌套在医生，医生嵌套在医院；甚至在消费者行为研究中，同一顾客在不同时间点的多次购买行为也构成一种层级。传统的统计方法，比如简单的线性回归，常常会忽略这种层级结构导致的观测值之间的相关性，从而导致统计推断的偏差。而《多层次模式的实务应用》这本书，恰恰为我们提供了一个系统、深入、且极具操作性的解决方案。 作者在书中对于多层次模型（也称为混合效应模型、层次线性模型等）的讲解，可谓是“深入浅出”。他并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从直观的角度出发，解释了为什么需要多层次模型。比如，他用不同学校的平均成绩差异来类比，说明即使学生个体的能力差异不大，学校这个“更高层级”的因素也会对最终成绩产生显著影响。这种基于现实情境的解释，让我能够快速理解模型的逻辑和必要性。 书中对“随机截距模型”和“随机斜率模型”的讲解尤为精彩。他不仅解释了如何分别估计固定效应（整体平均效应）和随机效应（层级间的变异），还详细阐述了随机斜率模型如何捕捉不同层级效应的变化性。我过去常常在研究中遇到“不确定性”的问题，例如，某个因素对学生成绩的影响，是否在所有班级都一样？书中通过生动的案例，展示了如何利用随机斜率模型来回答这类问题，这对于我们深入理解研究对象背后的复杂机制非常有帮助。 让我印象特别深刻的是，这本书非常注重“实务应用”的指导。书中收录了大量贴近台湾本地研究情境的案例，涵盖了教育、社会、经济、管理、医学等多个领域。这些案例不仅仅是理论的说明，更是实际操作的演示。书中详细介绍了如何使用SPSS、R等常用的统计软件来构建、拟合和解释多层次模型，并提供了详尽的步骤和截图。这对于我这种统计软件操作经验不是特别丰富的人来说，简直是“手把手”的教学，让我能够轻松上手，将学到的理论知识转化为实际应用。 此外，书中关于“模型选择”、“模型诊断”和“结果解释”的部分，也为我们提供了非常有价值的指导。在实务研究中，我们常常会面临选择哪种模型、如何判断模型是否合适、以及如何将复杂的统计结果用通俗易懂的语言表达出来等问题。这本书详细介绍了各种模型拟合优度指标的含义，如何检查模型残差的分布，以及如何结合研究背景来解读模型结果。这些细节的讲解，对于确保研究的科学性和可靠性至关重要。 我个人在进行一项关于社区环境对居民健康影响的研究时，就曾深受启发。过去我可能只能简单地将社区层面的变量纳入个体回归模型，但忽略了社区本身的异质性。这本书让我意识到，我应该使用多层次模型，将社区层面的变异和个体层面的变异分开考虑，这能更准确地评估社区环境的真实作用。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本集理论深度、实务导向和操作指导于一体的优秀著作。它不仅为我们打开了分析层级数据的新视角，更提供了切实可行的操作指南。我强烈推荐给所有在台湾从事实证研究的学者、学生和数据分析师。这本书绝对能帮助你提升研究的质量和深度。
评分这本《多层次模式的实务应用》的出现，对于台湾的学术界和业界来说，绝对是一场及时雨！我一直以来都深陷于处理数据中普遍存在的层级结构而无法自拔。无论是教育研究中的学生-班级-学校，还是医学研究中的病人-医生-医院；甚至在消费者行为研究中，同一顾客在不同时间点的多次购买行为也构成一种层级。传统的统计方法，往往会因为忽略这种层级结构导致的观测值之间的相关性，而导致统计推断的偏差。这本书的出现，则系统地、深入浅出地解决了这一问题，让我豁然开朗。 作者在书中对于多层次模型（也称为混合效应模型、层次线性模型等）的讲解，可谓是“深入浅出”。他并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从直观的角度出发，解释了为什么需要多层次模型。比如，他用不同学校学生成绩的差异来比喻，说明即使学生个体的能力差异不大，学校这个“更高层级”的因素也会对最终成绩产生影响。这种基于现实情境的解释，让我能够快速理解模型的逻辑和必要性。 书中对“随机截距模型”和“随机斜率模型”的讲解尤为精彩。他不仅解释了如何分别估计固定效应（整体平均水平）和随机效应（层级间的变异），还详细阐述了随机斜率模型如何捕捉不同层级效应的变化性。我过去常常在研究中遇到“不确定性”的问题，例如，某个因素对学生成绩的影响，是否在所有班级都一样？书中通过生动的案例，展示了如何利用随机斜率模型来回答这类问题，这对于我们深入理解研究对象背后的复杂机制非常有帮助。 最让我惊喜的是，书中对“实务应用”的重视程度。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了非常丰富的、贴近台湾本地研究情境的案例分析。从教育研究中分析班级和学校对学生学业成就的影响，到管理学中探讨团队和组织对员工绩效的作用，再到医学领域中评估不同医院和医生对患者治疗效果的差异，这些案例都极具代表性，能够让我们立刻联想到自己在实际研究中遇到的类似问题。 更重要的是，书中详细介绍了如何使用SPSS、R等常用的统计软件来实现多层次模型的构建和分析，并提供了详尽的操作步骤和截图。这对于我这样统计学背景不是特别扎实的研究者来说，简直是福音。过去我常常因为软件操作的复杂性而放弃学习新的统计方法，但这本书的指导非常具体，让我能够一步步地跟随，成功地将理论知识转化为实际应用。 我特别欣赏书中在模型选择和诊断部分所提供的指导。在实际应用中，我们常常会面临选择哪种多层次模型（如随机截距模型、随机斜率模型）的困惑，以及如何判断模型是否拟合良好。这本书详细介绍了不同模型的适用条件，以及各种模型拟合优度指标的解释，并提供了如何检查模型残差的分布、是否存在异方差等诊断方法。这些都是在实务中至关重要的步骤，能够帮助我们避免模型误设带来的错误结论。 此外，书中对“随机斜率模型”的讲解也让我受益匪浅。我之前一直认为，不同层级的影响只会体现在整体平均水平上，但这本书让我明白了，这些层级因素的效应本身也可能存在差异，并且这种差异会影响到下层变量之间的关系。作者通过生动的案例，展示了如何估计和解释这些“跨层交互效应”，这为我理解一些复杂的社会现象提供了新的视角。 总而言之，《多层次模式的实务应用》是一本不可多得的著作。它不仅系统地梳理了多层次模型的理论框架，更重要的是，它将这些理论与台湾本地丰富的研究情境紧密结合，提供了大量具有启发性的实务案例和详尽的软件操作指导。对于有志于深入探究数据背后复杂层级关系的学术研究者，或是希望提升数据分析能力的业界人士来说，这本书都将是一份宝贵的财富。它帮助我们突破了传统统计方法的局限，以更科学、更严谨的方式去理解和解决现实世界中的各种问题。
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