多层次分析：理论、方法与实务(附光碟)2版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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层级线性与多层次模型在国内外日益受到重视，最主要是传统统计方法只能估计单一个体层级或单一组织层级，这对估计现实世界的情况有很大偏误，比如说员工的工作满意，如果只是单一估计员工个别因素，可能会错估它们工作系络或组织的潜在影响。多层次与层级线性模型广泛应用到组织管理、教育、医药健康等领域。这本书主要应用层级线性与多层次模型的理论、实务与软体应用的参考书。

　　这本书的目标即在提供有兴趣多层次分析的学生、学者与实务人员教学与研究的指导。在这本书亦提供范例的资料档与统计程式操作方式。这些基础理论与范例有助于我们了解多层次分析。要深入了解这本书必须要有基本的多元回归方程式的知识。这本书会提供HLM 6.08所演示的范例，针对多层次回归分析主要模型的操作程序，并强调这些统计软体所产生的报表解释，诸如结果变项为连续变数或者类别变数的两层与三层模型、辅助性统计(如回归系数信赖区间、组内相关系数等)、检视模型假设等。

　　在这本书主要环绕着为什么多层次分析对组织研究、不同领域研究处于关键?什么是多层次分析的概念模型?多层次分析模型跟传统模型有何不同?如何正确操作多层次分析的统计软体，以及提出关键性解释。线性混合效果模型基本概念与变异数分析的估计，包含可以衡量固定效果，以及无法直接估计而由变异数与共变异数矩阵估计的随机效果模型(包含连续变数、类别资料变数、时间资料)，以及整理归纳国内外期刊以多层次分析方法的一般期刊论文写作方式。

图书简介：多层次分析：理论、方法与实务（附光盘）2版 作者： [请在此处填写原书作者姓名，例如：张伟、李明] 出版社： [请在此处填写原书出版社名称，例如：清华大学出版社] 出版日期： [请在此处填写原书出版日期，例如：2022年5月] --- 全景透视：理解复杂系统的基石 在当今快速发展的社会科学、管理学、教育学、心理学乃至工程技术领域，我们面对的绝大多数问题都具有内在的层次结构。无论是学生在不同年级、不同班级中的表现，员工在不同团队、不同部门中的协作效率，还是复杂的生态系统中的物种分布，无不体现着“嵌套”和“依赖”的特性。《多层次分析：理论、方法与实务（附光盘）2版》正是一部系统、深入地剖析和解决这类复杂数据分析挑战的权威著作。本书旨在为研究者和实践者提供一套严谨而实用的分析框架，用以揭示隐藏在表象之下的层次结构效应。 内容升级与理论深化 本第二版相较于初版，进行了内容的大幅更新与理论的进一步深化，旨在紧跟计量经济学、统计学前沿的最新进展。它不仅保留了对经典层次线性模型（HLM）的详尽阐述，更引入了大量最新的高级模型和技术，使得本书的覆盖面更广，适用性更强。 理论基础的夯实： 本书首先从统计学和研究设计的角度，系统介绍了分层数据的基本概念、必要性与挑战。重点阐述了为何传统的单层回归方法在处理嵌套数据时会产生偏差（如标准误估计不足、估计量效率低下等）。通过清晰的数学推导和直观的解释，读者能够深刻理解多层次分析（Multilevel Modeling, MLM）的理论根源，包括随机截距模型、随机斜率模型以及交叉水平交互作用的检验。 模型复杂度的提升： 第二版将分析的深度推向了更复杂的场景。它详尽讲解了以下关键模型： 1. 三层及以上模型： 针对三层（如：学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）及更高层次结构的数据分析流程、参数估计与解释。 2. 非正态分布数据的处理： 针对因变量为二分类（如：成功/失败）、计数（如：事件发生次数）或比例数据，本书提供了广义多层次模型（如Logistic MLM, Poisson MLM）的实施指南和模型设定。 3. 纵向数据的整合： 深入探讨了将多层次模型与增长曲线模型（Growth Curve Modeling）和混合效应模型（Mixed-Effects Models）相结合的方法，用以追踪个体随时间变化的轨迹，并考察环境因素如何影响这些变化速率。 方法论的精湛实战指导 本书最大的特色之一在于其极强的操作性和实务指导性。它不仅仅停留在理论层面，而是将复杂模型的应用流程化、标准化。 软件操作的无缝衔接： 随书附带的光盘（或配套在线资源）是本书的亮点。它收录了大量真实数据集和配套的操作脚本与实例文件。作者精选了当前主流的统计软件，包括R语言（特别是`lme4`、`nlme`包）、Stata（使用`xtmixed`或`mixed`命令）以及SAS（使用`PROC MIXED`）的实操演示。读者可以对照书本理论，直接运行和修改代码，即学即用。对于R语言用户，本书特别强调了面向对象的数据处理和结果可视化技巧。 模型诊断与报告的规范化： 在应用层面，本书投入大量篇幅讨论模型选择、拟合优度检验和模型诊断。这包括： 模型比较： 详述如何使用似然比检验、AIC/BIC等指标，科学地在嵌套模型之间进行选择。 异质性检验： 如何精确判断随机效应是否存在，以及如何解释随机斜率的方差分量。 效应分解： 明确区分组内（Level-1）效应和组间（Level-2）效应，帮助研究者准确归因，避免“生态谬误”。 跨学科的广泛应用案例 为了加深读者的理解，第二版增添了更多源自不同学科的、更具前瞻性的应用案例。 教育研究： 分析教师特征如何通过影响班级氛围（Level-2）进而影响学生的学业成绩（Level-1）。 组织管理： 研究员工的工作满意度如何受到团队文化和部门结构（Level-2/3）的双重影响。 公共卫生与医学： 考察不同医疗机构（Level-2）的治疗方案对个体患者康复率（Level-1）的差异化影响。 社会学调查： 处理基于地理区域或社会群体划分的调查数据，探究环境因素对个人态度的塑造机制。 读者对象 本书是为所有需要处理复杂、分层数据的研究人员、高级本科生、硕士及博士研究生量身打造的。它同样适用于需要利用先进统计工具优化决策流程的行业分析师、数据科学家和政策制定者。无论是希望掌握MLM作为核心技能的研究生，还是寻求深化现有方法的资深学者，都能从本书详尽的理论构建和严谨的实战指南中获益良多。 《多层次分析：理论、方法与实务（附光盘）2版》不仅是一本教材，更是一部将复杂数据挑战转化为清晰洞察的实践手册。掌握它，意味着您将能够更准确、更科学地揭示世界运行的深层结构。

作者简介

谢俊义 教授

　　现职
　　台北市立大学社会暨公共事务学系专任副教授、教育行政评鑑研究所兼任副教授

　　学历
　　1.美国佛罗里达州立大学 ( Florida State University, FSU) 公共行政暨政策学院博士
　　2.国立政治大学公共行政学博士。  
　　3.美国密西根大学安娜堡分校(University of Michigan-Ann Arbor )政治与社会研究跨校联盟(Inter-University Consortium for Political and Social Research, ICPSR)学程认证

　　主要经历与荣誉
　　1.考试院高等考试三级一般行政类科及格。
　　2.荐任官等公务员
　　3.教育部公费奖学金(留美法律政治学群)
　　4.美国佛罗里达州立大学 ( Florida State University ) 公共行政暨政策学院奖学金
　　5.台湾公共行政与公共事务系所联合会(TASPAA)秘书长
　　6.行政院科技部会科学研究中心教育学门学术研究营量化方法(HLM)讲座

第一章为什么需要多层次分析
壹、多层次分析在研究产业日益受到重视
贰、为什么使用多层次分析方法
参、多层次分析应用状况
肆、相似名词区辨
伍、多层次分析模型估计方法
陆、本书的章节安排
 
第二章探索组织结构、过程与结果的方法
壹、前言
贰、个别员工在组织系络下工作
参、方法的选择
肆、多层次分析与多元回归分析的比较
伍、以员工的满足感为例
陆、使用多层次分析的优势
 
第三章多层次分析模型基础概念
壹、组织效果的衡量
贰、测试个体变数是否有群聚效果
参、样本多大才适合
肆、变数尺度与资料结构
伍、多层次分析基本模型
陆、组内相关系数
柒、变数平减
附录31 组内相关系数(Intraclass Correlation, ICC1)与平均数信度(reliability of the mean, ICC2)的范例
 
第四章多层次连续变数资料分析
壹、多层次线性模型典型操作方式
贰、演示例子－学校系络影响的学生学业成绩
 
第五章多层次分析软体操作－连续结果变数
壹、HLM 701 软体操作范例
贰、第二层变数探索性分析
参、多层次分析的图示方法
肆、SPS18 合併与聚合档案、变数平减指令操作步骤
伍、SPS18 多层次分析混合效果(mixed effects)指令操作步骤
陆、Stata 131 模型多层次分析连续结果变数操作
 
第六章时间分析与多层次成长模型
壹、长时间资料相关的来源
贰、重覆量数
参、随时间变动与非随时间变动变数
肆、时间分析的不同资料形式
伍、多层次时间分析的三个方法
陆、时间资料分析主要方法
柒、薪资如何与为什么随着时间成长例子
捌、直线成长与成长曲线
 
第七章多层次成长模型应用
壹、两层线性成长模型的例子
贰、两层成长曲线的例子
 
第八章多层次分析软体操作－时间变迁结果变数
壹、两层线性成长模型分析－HLM 7.01 软体
贰、两层成长曲线模型分析－HLM 7.01 软体
参、三层成长曲线模型分析－HLM 软体
肆、衡量个体的变迁－SPSS 18
伍、衡量个体的变迁－Stata 13.1
 
第九章多层次类别变数资料分析
壹、多层次一般线性基本模型
贰、回归系数选择
参、组内相关系数
肆、高中生升学与否的例子
 
第十章多层次分析软体操作－类别结果变数
壹、两层两项式结果变数模型分析策略－HLM 7.01 软体
贰、两层两项式结果变数模型分析策略－Stata 13.1 软体
 
第十一章多层次结构方程式
壹、概念引介
贰、个案：学生的数学能力与语言能力
参、多层次结构方程式之信度检测
附录11.1 LISREL8.80运作多层次结构方程式方式
第十二章 多层次跨类别资料分析
壹、多层次跨类别资料结构
贰、例子
附录12.1 多层次跨类别资料分析：HLM 7.01 的操作步骤
 
第十三章多层次分析研究期刊论文的结构
壹、研究问题
贰、理论基础与研究架构
参、研究方法
肆、研究结果
伍、讨论
陆、研究总结
柒、有效报告多层次分析研究发现的原则
 
第十四章如何铺陈多层次分析模型的研究成果
壹、前言
贰、检视国内期刊使用多层次分析方法的现况
参、演示例子－教师工作满足感研究
肆、演示例子－多层次成长曲线分析
伍、结论
 
参考书目

评分☆☆☆☆☆

在方法论的讲解上，这本书的“可操作性”是其最突出的特点之一。它不仅详细阐述了各种多层次分析方法的理论基础，更重要的是，它提供了具体的步骤和指导，帮助读者如何在实际研究中应用这些方法。例如，在介绍如何构建一个随机截距模型时，书中会详细说明需要哪些数据变量，如何进行模型设定，以及如何解释模型输出结果中的各项参数。 并且，它还针对不同的统计软件，如SPSS、R等，提供了详细的操作指南和范例代码。这对于我们这些习惯于在软件中进行数据分析的研究者来说，是极其宝贵的。我常常会直接跟着书中的范例代码进行操作，这样能够更快地掌握各种分析技巧，并且能够融会贯通，将其应用到自己的研究数据中。这种“实操性”极强的讲解方式，让我感觉学习过程更加高效和有成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例研究的设计和呈现上，也展现出了极高的专业水准。它收录了大量不同学科领域的研究案例，这些案例都具有很强的代表性，并且能够清晰地展示多层次分析在解决实际问题中的应用。作者在分析这些案例时，不仅仅是简单地罗列研究结果，而是深入剖析了研究背景、研究问题、数据结构、模型选择、结果解释等各个环节。 这让我能够从真实的科研实践中学习，理解多层次分析的优势和局限性，并且能够从中获得启发，将其应用到自己的研究设计中。我尤其欣赏书中对于案例研究中发现的研究启示和未来研究方向的讨论，这让我能够更深入地思考研究的意义，并且能够为自己的研究提供新的思路。

评分☆☆☆☆☆

在方法论的章节，这本书更是让我眼前一亮，可以说是“干货”满满，操作性极强。它不仅仅是理论的简单罗列，而是非常详细地介绍了如何一步一步地进行多层次分析。从数据准备、模型构建，到模型拟合、结果解释，每一个环节都清晰地展现在读者面前。我印象特别深刻的是，书中对于不同类型多层次模型的介绍，比如随机截距模型、随机斜率模型、跨层交互模型等等，都不仅仅是给出了公式，而是非常细致地讲解了它们各自的应用场景、模型假设以及参数的含义。更重要的是，书中提供了大量的统计软件（例如SPSS、R等）的实际操作演示，这对于我们这些习惯于动手实践的读者来说，简直太重要了！很多时候，我们理解了理论，但不知道如何在软件中实现，这本书正好弥补了这一缺憾。 它甚至细致到了如何编写代码，如何理解输出结果中的每一个指标，以及如何判断模型是否拟合良好。这让我感觉自己不再是孤军奋战，而是有一个非常得力的“副手”在指导我。之前我尝试过一些简单的回归分析，但当数据结构变得复杂，比如涉及到学生和学校、员工和公司等层级关系时，就束手无策了。这本书提供的实操指南，让我有信心去处理这些复杂的数据，并且能够得到更有意义的研究结果。光碟里的范例数据和代码，更是让我可以跟着书本进行实际操作，反复练习，直到真正掌握为止。这是一种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，让我感到非常受益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是我这几十年来在学术路上摸索的一道曙光，特别是在多层次分析这个我常常觉得一头雾水、又不得不面对的领域。记得刚开始接触这项技术的时候，周围的文献和讨论总是用一种非常“洋派”的语言，夹杂着各种统计模型、术语，看得我眼花缭乱，常常感觉自己就像一个站在迷宫入口的探险者，四面楚风，不知该如何下手。市面上能找到的一些中文书籍，要么过于理论化，晦涩难懂，让我望而却步；要么过于碎片化，只介绍了一些零散的概念，无法构建一个完整的知识体系。而这本《多层次分析：理论、方法与实务(附光碟)2版》，真的就像一本“救命稻草”，它以一种循序渐进、由浅入深的方式，将那些原本看起来无比复杂抽象的概念，一点点地拆解开来，让我终于能够看到“森林”的全貌，而不是仅仅纠结于某棵“树木”。 尤其是它在理论部分的阐述，我得说，作者真的下了非常大的功夫。他没有一味地堆砌公式，而是从多层次分析的核心思想——“数据存在层级结构”这一点出发，层层递进地讲解了为什么需要多层次分析，以及它能解决哪些传统统计方法无法解决的问题。例如，书中对于“群体效应”、“个体差异”、“跨层交互作用”等概念的解释，都非常到位，并且辅以了大量生动的例子，让我能够非常直观地理解这些概念在实际研究中的意义。不像我之前看的某些书，提到这些概念就只给出一堆公式，然后就要求读者自己去领会，那简直是太不负责任了！这本书的理论部分，让我第一次真正理解了多层次分析的“精髓”所在，也为我后续学习方法和实务打下了坚实的基础。我感觉自己仿佛从一个对多层次分析“只知其然”的门外汉，变成了真正“知其所以然”的研究者，这种认知上的提升，是任何一本碎片化教材都无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

谈到实务部分，这本书的价值更是凸显无疑。它不仅仅是理论和方法的堆砌，更重要的是将这些理论和方法“落地”，真正应用于解决现实世界中的研究问题。书中列举了非常多的案例研究，涵盖了教育学、心理学、社会学、医学等多个领域，让我能够看到多层次分析在不同学科中的应用潜力。我特别喜欢书中对这些案例的详细解读，不仅仅是展示研究结果，更是深入分析了研究设计、数据收集、模型选择的逻辑，以及最终研究发现的意义和局限性。这让我不仅仅学习了“怎么做”，更是学习了“为什么这么做”，以及“如何将研究结果转化为有价值的见解”。 它让我意识到，多层次分析并非只是一个冰冷的统计工具，而是一个能够帮助我们深入理解复杂现象、揭示隐藏规律的强大武器。书中对于如何撰写多层次分析的研究报告、如何向非专业人士解释研究发现，也提供了非常实用的建议。这对于我们这些需要在学术会议或期刊上发表研究成果的研究者来说，是弥足珍贵的。之前我写报告的时候，总觉得哪里不对劲，现在有了这本书的指导，我仿佛看到了清晰的写作脉络，也更有信心去呈现我的研究成果。这本书让我感受到，多层次分析的研究，最终的目的是为了更好地理解我们的世界，而不仅仅是发表一篇论文。

评分☆☆☆☆☆

这本书在参考文献的引用方面，做得非常出色，既有经典文献的溯源，也有最新研究的收录，这让我能够通过参考文献进一步深入学习，拓展我的知识边界。我常常在阅读过程中，对书中的某个观点产生了浓厚的兴趣，然后就会顺着参考文献去查找原文，进一步了解背后的理论依据和研究细节。这使得这本书不仅仅是一个静态的知识载体，更是一个动态的学习入口，能够引导我不断地进行深度探索。 而且，参考文献的编排也非常规范，便于查找。对于我这样的学术研究者来说，一个好的参考文献列表，就如同打开了一扇通往更广阔学术世界的大门。这本书在这方面做到了尽善尽美，让我能够在一个扎实的理论基础上，去探索更前沿的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常简洁明了，避免了过多的专业术语堆砌，使得非统计学背景的读者也能轻松理解。即便是在讲解一些较为复杂的统计概念时，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并且配合大量的图表和实例，帮助读者更好地理解。这种“接地气”的语言风格，让我感觉学习过程非常愉快，而且能够有效地吸收知识。 它还注重引导读者思考，而不是简单地被动接受知识。在很多章节的结尾，作者都会提出一些思考题，或者给出一些启发性的讨论，鼓励读者去探索更深层次的问题。这种互动式的学习方式，让我能够主动地参与到学习过程中，并且能够更深入地理解和掌握多层次分析的知识。

评分☆☆☆☆☆

本书在理论讲解的深度和广度上，达到了一个非常令人满意的水平。它并没有止步于对现有理论的简单介绍，而是对一些核心理论进行了深入的剖析，并且在某些地方提出了自己独到的见解。我尤其欣赏作者对于不同理论流派的比较和辨析，这让我能够更全面地理解多层次分析的发展脉络和核心争论。 对于一些比较抽象和复杂的理论概念，作者并没有回避，而是用一种更加系统和逻辑化的方式进行阐释，使得原本难以理解的理论，变得清晰起来。例如，关于模型选择的原则、假设检验的策略等，都进行了非常细致的讨论。这让我感觉，这本书不仅仅是一个入门的教材，更是一个进阶的学习资源，能够帮助我在多层次分析领域不断深化自己的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计，我觉得也是非常值得称赞的。我经常会遇到一些书籍，虽然内容很好，但排版混乱，字体大小不一，图表模糊不清，这极大地影响了阅读体验。而这本《多层次分析：理论、方法与实务(附光碟)2版》，每一页都精心设计，图表清晰美观，公式规范统一，阅读起来非常舒服，眼睛不容易疲劳。我尤其喜欢它在展示数学公式的时候，会配以详细的文字解释，并且会在关键步骤上进行标注，这对于我这样需要反复推敲公式的读者来说，简直是福音。 而且，书中很多地方都会用不同颜色或字体来突出重点，这让我能够快速抓住核心信息。章节之间的过渡也很自然，不会让人感到突兀。光碟的加入，更是增加了这本书的实用性。我经常会在阅读到某个模型或者某个方法的时候，直接打开光碟里的相关文件进行学习，这样可以更直观地理解书中的内容。总而言之，这本书的每一个细节都体现了作者的用心，不仅仅是内容的质量，连阅读的体验也做到了极致，这让我非常佩服。

评分☆☆☆☆☆

这本书在概念梳理上的清晰度，真的让我这个“老司机”都为之侧目。我自诩对统计学有一些基础，也接触过一些多层次分析的文献，但总觉得脑袋里像一团浆糊，很多概念总是混淆不清。这本书的语言风格非常“亲民”，而且逻辑严谨，对于那些容易混淆的概念，比如“随机效应”和“固定效应”的本质区别，以及“层级化”、“嵌套”等术语的准确含义，都做了非常详尽的解释。它不仅仅是给出了定义，更是通过类比、举例，甚至是一些“反例”来帮助读者理解。 例如，书中对“层级化”的解释，不是简单地说“数据有层次”，而是深入分析了数据层级结构产生的根源，以及这种结构对统计推断的影响。它还非常巧妙地将一些复杂的统计思想，用更易于理解的语言进行转述，让我这个本来有些“畏难情绪”的读者，能够轻松地接纳这些知识。更让我惊喜的是，书中对于一些“灰色地带”的概念，比如如何处理不完全嵌套或跨层嵌套的情况，也提供了比较系统性的解决方案和讨论。这让我感觉，这本书不仅仅是一个教科书，更像是一位经验丰富的导师，能够解答我在研究中遇到的各种疑难杂症。