具体描述
本书作者长年投入量化方法专书写作，擅长范例分析，笔风平实易懂，体例结构分明，导入高阶观念时循序渐进，讲求实作经验与实例基础。全书分成五篇十五章，第一篇导论，第二篇从回归到多层次模式，第三篇纵贯性多层次模式，第四篇纵贯性结构方程模式，第五篇中介与调节，完整涵盖以回归为基础的高阶方法技术，各章皆有Mplus范例解析，附录提供完整Mplus 8介绍，是入门高阶统计模式的必备用书。
著者信息
邱皓政
现任：国立台湾师范大学管理学院 教授
国立台湾师范大学校务研究办公室 主任
学历：美国南加州大学心理计量学博士
经历：美国加州大学洛杉矶分校神经医学研究中心 统计分析师
国立台湾师范大学副总务长
天主教辅仁大学心理学系 副教授
世新大学社会心理学系 副教授
教育部训育委员会 专案研究员
台湾统计方法学学会 理事长
中国测验学会 常务理事
台湾心理学会 秘书长
华南师范大学 客座教授
北京中国科学院 访问教授
着作：《量化研究与统计分析》（五南）
《统计学：原理与应用》（五南）
《潜在类别模式：原理与技术》（五南）
《多层次模型分析导论》（译）（五南）
《阶层线性模式》（审订）（五南）
《调查研究方法》（审订）（五南）
《量表编制：理论与应用》（审订）（五南）
图书目录
Chapter2 变数与资料格式
Chapter3 线性回归原理
Chapter4 多层次回归模式
Chapter5 MLM 模式发展与评估
Chapter6 脉络分析与交叉嵌套模式
Chapter7 多层次纵贯模式
Chapter8 纵贯脉络模式与APC 分析
Chapter9 潜在成长模式
Chapter10 潜在成长模式设定议题
Chapter11 自我回归与状态变动模式
Chapter12 中介与调节效果分析
Chapter13 多层次中介与调节
Chapter14 纵贯式中介与调节
Chapter15 结语：统计的宁静革命
附录A：Mplus 简介与语法功能
附录B：参数符号
图书序言
⋯⋯山顶洞人时期，我们的祖先在夜晚围坐火堆，火光阴影之外回盪着狼的嚎叫声，然后有人开始讲话，他会讲个故事，我们就不会在黑暗中害怕。⋯⋯
电影《天才柏金斯》（Genius）
四月中，再度飞往荷兰参加Utrecht University 方法与统计学系（Department Methodology & Statistics）举办的第十一届多层次模式研讨会，由于大会手册筹备人员名单当中没有Dr. Joop Hox 的名字，他在系上网站的头衔也变成了荣誉教授（Emeritus Professor），以为见不着这位老友了，结果推开会场大门之后，Dr. Joop Hox 的熟悉身影即出现在眼前，但他已不如往常般需要张罗会场事务，因此我有更多时间和他叙旧家常。他悠悠地告诉我《Multilevel Analysis》一书旧了，新写的第三版年底会出版，我告诉他我也有一本新的多层次模式着作正在排版，两人会心一笑。因为上回为了履行送书承诺特别飞往荷兰参加多层次模式研讨会（那时是第八届），看来为了这本书，我们还会再见面，他也会很慷慨的再次把我的书摆在展示柜中，与他和其他学者一系列着作的旁边。这场景有点像《美丽境界》（A Beautiful Mind）一片中的赠笔情节，普林斯顿大学教授们将自己的钢笔放在甫获诺贝尔经济学奖的John Forbes Nash 身前以示尊崇，因为对于当时的教授而言，钢笔是他们着述立言的工具，是他们学术生命的一部分，不同的是，我与Dr. Joop Hox 都只是平凡的学者，不曾得到什么伟大的奖项，但我们所分享的也是彼此学术生命的重要部分，都有相似的心情。
如果说我们两位是以文会友实不为过，我们身处世界两端，平时以email 书信往来，各自在研究室以不同语言记述多层次模式的兴起与扩展、创新与变革，大多时候得靠着自己摸索学习，耗尽心力，我相信Dr. Joop Hox 也经历着同样的历程。虽然他没说，我没讲，彼此都明白着述的辛苦，但如果您看到研讨会中从世界各地慕名而来的学者专家、后生晚辈，认真聆听Dr. Joop Hox 的讲演与评论，即能明白知识的力量是如此无远弗届，文人立言着述绝非无足轻重（trivial），而能带领我们离开黑暗恐惧。
除了Dr. Joop Hox 这位远在荷兰的学术前辈能给我以友辅仁的助益，Mplus软体的作者Dr. Bengt Muthén 的新书更是直接影响了本书的撰写。就在去年五月University of Connecticut 举办2016 Modern Modeling Methods Conference，早餐时恰与Dr. Bengt Muthén 与Tihomir Asparouhov 同桌，他热情地告诉我隔週就要上市的新书《Regression and Mediation Analysis Using Mplus》的内容，并告诉我即将会有新版的Mplus8 上市，会大幅扩充纵贯资料分析应用功能，建议我加强纵贯模式的相关章节。这就是为何本书书名在「多层次模式」一词之后增列了「纵贯资料分析」的原委，当天早餐后我缺席了研讨会的论文发表，直接回到房间打开电脑，删除已经写了一年余的章节架构，把纵贯分析模式编入大纲，并增加了一整篇（本书第十二至十四章）关于中介与调节分析的内容，也使得本书一举超过当初规划的500 页，加重了成本负担与阅读深度，但面对学术的发展与工具的进步，我们只能往前跟上而没有退路可走。
只是要跟Dr. Bengt Muthén 抱怨的是，一年前他老神在在的跟我说，Mplus8 is coming soon，却让我苦等了一整年，直到今年四月底本书完稿送到了出版社排版，我才收到Mplus8 的安装通知，所幸Mplus8 与Mplus7 的基本介面相差不远，主要的演算程序与报表产出则完全相同，我本想向出版社提议取回完稿重新补充Mplus8 的最新应用模式，但是一想到主编大人的无奈眼神就打消念头，最后只在第一章稍微介绍Mplus8 的最新发展，并在各章做些微修正补充，剩下的就等第二版改版时再说了！
为了赶赴荷兰研讨会，我决意落笔付梓完成本书，因此Joop 成为第一位分享本书成书喜悦的师长。事实上，全程参与本书写作的林碧芳博士则是本书成书艰辛的见证者，也将是本书未来成为课堂教材实际授课指导的不二人选。在两年的撰述期间，具有深厚量化方法学养与资料分析经验的林博士不仅协助范例编纂与Mplus 分析档案整理，并不时对于本书内容提出挑战、质疑与建议，使得本书能更臻完善，若将林博士忝列作者实也当之无愧。另外，在本书起步维艰之时，高雄医学大学护理学院王瑞霞院长特别安排研习活动、提供学术讨论舞台让我试教部分内容，了解学员的学习状况，调整教材深度，为本书能够顺利开展奠定务实基础，也令我铭记在心。当然，也要感谢居中牵线的好友徐少慧老师，要不是那篇令她困扰的糖尿病患者自主管理追踪研究，我也不会启动这本书的写作计画。
Thomas Wolfe 在纽约街头看到失业救济的乞食队伍，自责在经济萧条的失落世代，自己的作品实在是无足轻重，但在纽约旧公寓的天台上，Max Perkins语重心长道出，人类因为故事、叙说和书写而脱离狼嚎下的黑暗与恐惧，创造智慧与文明。本书仅是当代研究方法技术的一本学术性专论，在人类知识文明的累积上或能往前多迈一步，但是方法的实践，则有待各位来完成。如有关于本书的各项建议看法，尚请不吝指教。
谨志于
台师大管理学院
2017/5/7
图书试读
2.1 绪论
统计的基本素材是数据（data），数据来自测量（measurement）。例如学者发放问卷向「受测者」进行调查、操作仪器蒐集「受试者」的实验资料、便利商店收银台纪录「消费者」的消费资讯、「学生」参加会考、护士拿血压计测量「病患」的血压、教育部调查各「学校」的升学率、保险公司统计各业务「团队」的业绩、征信公司蒐集「厂商」的经营绩效等等，都是在进行测量。
基本上，测量是运用一套符号系统去描述被观察对象的某个属性的过程，其关键在进行观察（observation），被观察对象可能是个体（例如受测者、受试者、学生、消费者、病患），也可能是整体（例如学校、厂商、团队）。所得到的资料型态取决于量尺（scale），最后测量的结果则以变数（variable）的形式呈现。
由于本书的内容涉及带有嵌套结构的横断面与纵贯面资料，因此变数的型态与资料格式也就相对复杂。同时也更容易受到遗漏值的影响，本章将逐一介绍单层次、多层次与纵贯资料的基本数据格式，以及遗漏处理的方法。
2.2 变数与资料
2.2.1 测量尺度与变数
统计学者Stevens（1951）依不同测量方法的数学特性，将测量尺度分成四种类型：名义、顺序、等距和比率。四种尺度的差异取决于区辨性（被观察者相同或不同，亦即 = 或≠）、次序性（被观察者有无前后次序，亦即> 或<）、单位距离（被观察者差异有无评估单位，亦即+ 或-）与零点特性（被观察者强度差异有无绝对零点，亦即× 或÷），如表2.1 所示。
名义尺度（nominal scale）的测量，系针对被观察者的某一现象或特质，评估所属类型种类，并赋予一个特定的数值。由名义尺度所测量得到的变数，称为名义变数。例如性别（男、女）、种族（本省、外省、原住民）、婚姻状态（未婚、已婚、离婚、丧偶等）、就读学校等等，是一种具有分类功能的测量方式。
其次，顺序尺度（ordinal scale）的测量，指对于被观察者的某一现象的测量内容，除了具有分类意义外，各名义类别间存在特定的大小顺序关系。以顺序尺度测量得到的变数称为顺序变数，如大学教授层级（教授、副教授、助理教授、讲师）、教育程度（研究所以上、大专、高中职、国中、国小及以下）、社经地位（高、中、低）等，皆属以顺序尺度所测得之顺序变数。
用户评价
这本书的书名，"多层次模式与纵贯资料分析：Mplus 8 解析应用"，听起来就非常实用。我平时在做研究的时候，经常会遇到需要处理嵌套数据（比如学生在班级里，班级在学校里）或者追踪同一批对象随时间变化的数据。传统的统计方法，比如ANOVA或者回归分析，在处理这类数据时，往往会忽略数据的层级结构或者时间动态，导致分析结果不够准确，甚至产生错误的结论。Mplus作为一款功能强大的统计软件，在处理这些复杂模型方面一直享有盛誉。所以，这本书能把Mplus 8与多层次模式和纵贯资料分析结合起来，这正是我一直以来非常需要的。我特别希望这本书能够提供一些关于如何构建和检验多层次模型、如何处理缺失数据、以及如何进行模型比较的详细步骤。同时，对于纵贯资料分析，我也希望能学到如何去建模个体差异（比如不同个体的起始水平和变化速率），以及如何去分析协变量对这些个体差异的影响。
评分这本书的作者和出版背景，让我觉得内容一定非常可靠。我平时看一些研究文献的时候，常常会遇到多层次模型和纵贯资料分析的身影，但自己动手去做的时候，总感觉欠缺一些系统性的指导。尤其是在处理像是学生在学校这个大环境中，不同班级、不同老师，甚至不同年级的影响；或者像是病人随着时间推移，病情的变化，以及不同治疗方法的效果。这些都属于多层次或者纵贯的范畴，传统的统计方法很难全面捕捉这些细微的差异和动态。Mplus这款软件，我从一些研讨会和讲座中听过，它的使用者口碑都很好，被认为是处理复杂模型问题的利器。这本书如果能将Mplus的实际操作和这两种分析方法紧密结合起来，那简直是太完美了。我希望它能够详细介绍如何从数据准备、模型设定、参数估计，到结果解读的整个流程，并且附带一些比较贴近台湾本地研究情境的例子，这样我们学习起来会更有代入感。毕竟，不同的文化背景和研究语境，在数据采集和分析上可能都会有一些微妙的差异，能够有针对性的指导会非常有帮助。
评分我一直在关注统计学领域的最新发展，特别是那些能够帮助我们更精细地理解复杂现象的方法。多层次模式和纵贯资料分析，这两个概念在我看来，恰恰是应对现代研究中日益增长的数据复杂性的关键。多层次模式能让我们理解不同层级（如个体、群体、组织）的影响，而纵贯资料分析则能揭示事物随时间演变的过程。Mplus 8，作为一款先进的统计软件，据我所知，在处理这两种类型的分析方面表现尤为出色。因此，这本书的出现，对于我来说，无疑是一份宝贵的学习资源。我期待书中能够提供清晰的概念阐释，理论背景的介绍，以及最重要的——如何在Mplus 8中具体实现这些分析。比如，如何设定多层次模型中的随机效应，如何去解释纵贯数据中的时间效应和个体效应，以及如何去评估模型的拟合情况。我希望这本书能提供一些实际操作的案例，最好是能覆盖一些常见的应用领域，这样我可以更好地将学到的知识应用到自己的研究中。
评分作为一名长期在学术界摸爬滚打的研究者，我深知数据分析方法的选择和运用对研究质量有着至关重要的影响。在面对嵌套结构的数据（例如，学生在班级中，班级在学校中）或追踪同一批个体随时间变化的数据时，传统的统计方法常常显得力不从心。多层次模式和纵贯资料分析，正是在这样的背景下应运而生的强大工具。而Mplus，作为一个在统计建模领域备受推崇的软件，以其灵活性和强大的功能而闻名，尤其擅长处理复杂的模型。这本书的出现，正好弥补了我在这方面的知识和技能的空白。我迫切希望这本书能够提供详尽的Mplus 8操作指南，包括如何构建各种类型多层次模型（如随机截距模型、随机斜率模型）以及各种纵贯数据模型（如潜在增长曲线模型、增长混合模型）。更重要的是，我期待书中能深入探讨模型的解释，例如如何理解随机效应的变异，如何解读协变量对生长轨迹的影响，以及如何进行模型诊断和比较，从而帮助我们做出更科学的研究判断。
评分我一直觉得，现代社会研究的复杂性越来越高，需要更精密的工具来揭示隐藏在数据背后的真相。多层次模式，让我看到了理解个体在不同群体环境中的交互作用的可能性；而纵贯资料分析，则为我们捕捉事物随时间演变的动态过程提供了可能。Mplus 8，我听说过它的名字很多次，在学术界都被认为是处理复杂统计模型的“神器”。所以，这本书把这三者结合在一起，简直就是为我量身定做的！我特别期待书中能够详细讲解如何去构建和解释多层次模型，比如如何处理不同层级变量的效应，如何去检验随机效应的显著性。对于纵贯资料分析，我也希望能学到如何去建模个体在时间上的变化模式，以及如何去分析可能影响这些变化轨迹的因素。当然，最重要的还是Mplus 8的具体操作，我希望它能提供清晰的指令和代码示例，让我们能够真正地“上手”操作，而不是仅仅停留在理论层面。
评分这本书的书名，"多层次模式与纵贯资料分析：Mplus 8 解析应用"，瞬间就击中了我的研究痛点。我常常在文献中看到“多层次”或者“纵贯”这样的字眼，也知道它们在处理更精细、更动态的研究问题时非常重要，但自己动手尝试时，总觉得无从下手，或者模型构建得过于粗糙，结果解释也不够到位。Mplus 8，这个名字我经常在一些高级统计方法的讲座和课程中听到，都知道它功能强大，尤其在处理结构方程模型方面。所以，这本书能把Mplus 8和这两种分析方法结合起来，简直是太及时了！我非常期待书中能够有非常具体、非常详尽的操作步骤，能够手把手地教我如何在Mplus 8中实现这些复杂的模型。比如，如何正确设置数据格式、如何选择合适的模型类型、如何正确解读输出结果中的各项统计量，以及在遇到实际操作中的难点时，有什么样的解决方案。如果书中能提供一些贴近台湾本土研究情境的范例，那就更棒了，这样我们学习起来会更有共鸣，也更容易将知识迁移到自己的研究中。
评分这本书的标题，"多层次模式与纵贯资料分析：Mplus 8 解析应用"，让我眼前一亮。我一直在思考如何更好地处理那些具有嵌套结构（比如学生在学校，学校在区域）或者追踪个体随时间变化的（比如学习成绩的长期发展）数据。传统的统计方法在面对这些情况时，往往会显得力不从心，导致分析结果不够准确。Mplus 8，这款软件在学术界有着非常好的口碑，以其强大的建模能力而闻名，特别是在结构方程模型和纵贯数据分析方面。因此，这本书能够将Mplus 8的应用与多层次模式和纵贯资料分析相结合，这对我来说，无疑是一个巨大的福音。我非常期待书中能够提供详细的Mplus 8操作指南，包括如何进行数据预处理、如何设定各种复杂模型（例如，如何设置随机效应，如何选择纵贯数据模型类型），以及如何科学地解释模型结果，特别是那些在多层次和纵贯情境下的独特参数。
评分当我看到这本书的书名时，我立刻就觉得它可能是我一直在寻找的宝藏。我本身对数据分析很有热情，尤其是在处理那些不是简单线性关系的复杂数据时，常常会感到力不从心。多层次模式和纵贯资料分析，我一直觉得是能够帮助我们更深入地理解现实世界中各种现象的关键。比如说，我们不能简单地认为所有学生的学习表现都是一样的，因为他们可能在不同的班级、不同的学校，受到不同的教育资源和教学方法的影响，这就是典型的多层次结构。而随着时间的推移，个体的能力、行为或者状态也可能会发生变化，这时候就需要纵贯资料分析来捕捉这种动态过程。Mplus 8，听名字就知道这是一款非常专业的统计软件，而这本书能把Mplus 8与这两种分析方法结合起来，我觉得这绝对是理论与实践相结合的典范。我非常期待这本书能够提供一些非常实际的操作案例，从数据的准备到模型的构建，再到结果的解读，能够一步步地带领我们走进Mplus 8的世界，让我们真正掌握这些强大的分析工具。
评分我之前有接触过一些关于结构方程模型（SEM）的书籍，但说实话，在处理具有层级结构或者时间序列特征的数据时，总觉得SEM的解释力有限，或者说需要非常复杂的模型构建才能勉强应对。多层次模式和纵贯资料分析，我理解是针对这些特定数据结构而设计的更精妙的统计工具。听说Mplus在这方面有非常强大的优势，能够灵活地处理各种复杂的模型设定，包括潜在生长曲线模型（LGM）、混合效应模型（Mixed-effects models）等，这些都是我一直想深入学习的。这本书的名字就直接点出了核心内容，让我觉得它应该是一本能够真正解决我在这方面遇到的困惑的书。我尤其期待书中能够详细讲解如何去选择合适的模型、如何去检验模型的拟合优度，以及如何去解释模型中各个参数的意义，特别是在多层次和纵贯的情境下，这些参数的解释往往比单层次的SEM要复杂得多。如果书中能有清晰的图示和代码示例，那将大大提升学习的效率和乐趣。
评分这本书的封面设计挺有意思的，那个蓝色的渐变，感觉很专业，也很有深度。拿到手的时候，我第一眼就被它吸引了，感觉这不只是一本简单的学术书，而是一本需要静下心来慢慢品读的宝藏。我本身对统计学和研究方法就挺有兴趣的，特别是那些能帮助我们更深入理解数据、挖掘背后复杂关系的工具。多层次模式和纵贯资料分析，光听名字就觉得内容很扎实，不是那种浅尝辄止的理论介绍。我知道现在很多研究领域，像心理学、教育学、社会学，甚至医学，都越来越依赖这些高级的统计技术来处理复杂的、随时间变化的、或者嵌套在不同层级的数据。Mplus这个软件，我虽然之前没有深入用过，但听同行提到过很多次，都说它非常强大，功能齐全，尤其是在处理结构方程模型方面。所以，这本书的出现，对我来说简直是雪中送炭。我特别好奇它会不会提供很多实际操作的案例，因为理论再好，如果不能转化成实际应用，那终究是空中楼阁。台湾的学术界对研究的严谨性要求一直很高，我相信这本书的引进和出版，一定是经过了仔细的筛选和考量的，期待它能为我们提供一个非常好的学习平台。
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