多層次模式與縱貫資料分析：Mplus 8 解析應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Mplus
• 縱貫資料
• 多層次模型
• 統計分析
• 教育測量
• 心理統計
• 結構方程模型
• 數據分析
• 應用統計
• 量化研究

人類社會的各類組織由個體組成，隨著時間遞延而産生各種行動，因此社會科學研究無法逃脫「空間」與「時間」兩個基本元素。本書基於此一體認，利用多層次模式（MLM）來處理社會科學研究當中的空間與時間嵌套結構，並進一步導入結構方程模式（SEM）來分析多層次與縱貫資料，不僅兼顧兩大社會科學新興典範，也首度採用Mplus 8來進行範例分析，使讀者不僅能懂能做，擁有躋身國際學術舞颱的量化工具。

　　本書作者長年投入量化方法專書寫作，擅長範例分析，筆風平實易懂，體例結構分明，導入高階觀念時循序漸進，講求實作經驗與實例基礎。全書分成五篇十五章，第一篇導論，第二篇從迴歸到多層次模式，第三篇縱貫性多層次模式，第四篇縱貫性結構方程模式，第五篇中介與調節，完整涵蓋以迴歸為基礎的高階方法技術，各章皆有Mplus範例解析，附錄提供完整Mplus 8介紹，是入門高階統計模式的必備用書。
 

好的，這是一份關於《多層次模式與縱貫資料分析：Mplus 8 解析應用》的圖書簡介，內容聚焦於該書所涵蓋的主題，而不提及書名本身，力求詳盡且自然流暢。 --- 圖書簡介 本專著深入探討瞭現代社會科學研究中日益重要的復雜數據結構分析技術，核心聚焦於如何利用先進的統計建模方法來處理和解釋多層次數據（如嵌套結構數據）以及時間序列或縱貫性數據。本書旨在為研究者提供一套係統、實用的操作指南，從理論基礎到實際應用，涵蓋主流統計軟件Mplus 8 的具體操作流程。 第一部分：復雜數據結構的理論基礎與建模概述 在許多研究領域，數據並非簡單的獨立觀測值集閤。個體數據可能嵌套在群體之中（如學生嵌套在班級、班級嵌套在學校），或同一主體在不同時間點被重復測量。這種數據的非獨立性對傳統的迴歸分析構成瞭嚴峻挑戰。本書首先係統性地闡述瞭這種數據結構對標準統計推斷的偏誤影響，並引入瞭多層次綫性模型（MLM）和混閤效應模型（Mixed Effects Models）作為解決嵌套結構問題的基石。 理論層麵，本書詳細解析瞭隨機效應與固定效應的概念區分，解釋瞭如何分解和估計不同層級（Level 1：個體層級；Level 2：群體層級）的方差組分。重點講解瞭中心化策略（如組內均值中心化、組均值中心化）對模型解釋力的影響，以及如何處理不同層級間的交互作用，即跨層次交互（Cross-Level Interactions）。 對於縱貫數據（Longitudinal Data）或麵闆數據，本書將其視為一種特殊的重復測量情況，並深入介紹瞭重復測量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的局限性，進而轉嚮更具靈活性的潛變量增長麯綫模型（Latent Growth Curve Models, LGCM）和隨機截距斜率模型（Random Intercept and Slope Models）。通過這些模型，研究者可以精確地描繪個體隨時間變化的軌跡，並探究影響這些軌跡變化速率和起始水平的協變量。 第二部分：Mplus 8 軟件操作與模型設定實踐 本書的核心實踐價值在於對Mplus 8 軟件語法的詳盡講解和應用示範。Mplus因其強大的潛變量分析能力和對復雜模型結構（如非正態分布數據、增長模型、結構方程模型）的靈活處理而成為復雜數據分析的首選工具之一。 在基礎設定部分，本書詳細介紹瞭Mplus輸入文件的基本結構，包括`TITLE`、`DATA`、`VARIABLE`、`ANALYSIS`和`MODEL`等關鍵命令塊的正確書寫規範。特彆強調瞭數據導入和變量定義環節中，如何準確指定數據類型、缺失值處理（如FIML——全信息最大似然估計）以及樣本權重的使用。 針對多層次模型，本書展示瞭如何使用`RANDOM`命令精確設定隨機截距和隨機斜率，以及如何通過`WITHIN`和`BETWEEN`語句來區分層級效應。提供瞭大量代碼示例，演示如何運行兩層和三層MLM，並解釋Mplus輸齣結果中ICC（組內相關係數）的計算和解讀。 第三部分：縱貫數據分析的高級技術 本書將大量篇幅緻力於展示如何利用Mplus 8 來構建和評估復雜的縱貫模型。 1. 潛變量增長麯綫模型（LGCM）：詳細介紹瞭如何將麯綫擬閤（綫性、二次甚至非綫性）納入潛變量框架。包括如何設定軌跡的初始點（Intercept）和變化速率（Slope）作為潛變量，並分析這些潛變量如何被協變量預測。此外，還探討瞭更復雜的“隨機斜率模型”，即不僅起點不同，變化速度也因個體而異的情況。 2. 潛變量增長混閤模型（Latent Growth Mixture Modeling, LGMM）：這是對縱貫數據分析的重大擴展。LGMM允許研究者識彆數據中是否存在具有不同發展軌跡的亞群體。本書會指導讀者如何設定模型，如何根據模型擬閤指標（如AIC/BIC、熵值）來確定最佳的潛在類彆數量，並對各類彆進行詳細的描述性分析和差異檢驗。 3. 結構方程模型與縱貫分析的結閤：展示如何將測量模型（Measurement Model）與縱貫分析結閤，例如，如何檢驗測量不變性（Measurement Invariance）是否在時間點之間保持一緻，確保時間點間的比較是有效的。這包括利用交叉滯後模型（Cross-Lagged Panel Models）來探索變量間的因果方嚮性。 第四部分：模型評估、報告與常見挑戰 本書最後一部分關注模型的診斷與報告規範。詳細解釋瞭如何全麵評估模型的擬閤優度，包括絕對擬閤指標（如$chi^2$、RMSEA、SRMR）和增量擬閤指標（如TLI、CFI）。特彆針對多層次模型和增長模型，解釋瞭如何解釋隨機效應的顯著性和其對應的置信區間。 此外，本書也涵蓋瞭處理實際研究中常見難題的策略，例如：模型識彆問題、如何處理小樣本下的估計偏差、如何進行模型比較（如使用似然比檢驗或信息準則）以及如何將復雜的Mplus輸齣結果轉化為清晰、可解釋的統計報告。 通過整閤嚴謹的統計理論、詳盡的軟件操作指導，以及豐富的案例研究，本書緻力於幫助讀者掌握處理嵌套數據和時間序列數據的核心能力，從而能夠自信地開展高階的實證研究。

作者簡介

邱皓政

　　現任：國立颱灣師範大學管理學院 教授
　　國立颱灣師範大學校務研究辦公室 主任
　　學曆：美國南加州大學心理計量學博士
　　經曆：美國加州大學洛杉磯分校神經醫學研究中心 統計分析師
　　國立颱灣師範大學副總務長
　　天主教輔仁大學心理學係 副教授
　　世新大學社會心理學係 副教授
　　教育部訓育委員會 專案研究員
　　颱灣統計方法學學會 理事長
　　中國測驗學會 常務理事
　　颱灣心理學會 秘書長
　　華南師範大學 客座教授
　　北京中國科學院 訪問教授
　　著作：《量化研究與統計分析》（五南）
　　《統計學：原理與應用》（五南）
　　《潛在類彆模式：原理與技術》（五南）
　　《多層次模型分析導論》（譯）（五南）
　　《階層綫性模式》（審訂）（五南）
　　《調查研究方法》（審訂）（五南）
　　《量錶編製：理論與應用》（審訂）（五南）

Chapter1 導論
Chapter2 變數與資料格式
Chapter3 綫性迴歸原理
Chapter4 多層次迴歸模式
Chapter5 MLM 模式發展與評估
Chapter6 脈絡分析與交叉嵌套模式
Chapter7 多層次縱貫模式
Chapter8 縱貫脈絡模式與APC 分析
Chapter9 潛在成長模式
Chapter10 潛在成長模式設定議題
Chapter11 自我迴歸與狀態變動模式
Chapter12 中介與調節效果分析
Chapter13 多層次中介與調節
Chapter14 縱貫式中介與調節
Chapter15 結語：統計的寜靜革命
附錄A：Mplus 簡介與語法功能
附錄B：參數符號
 

自序

　　⋯⋯山頂洞人時期，我們的祖先在夜晚圍坐火堆，火光陰影之外迴盪著狼的嚎叫聲，然後有人開始講話，他會講個故事，我們就不會在黑暗中害怕。⋯⋯

　　電影《天纔柏金斯》（Genius）

　　四月中，再度飛往荷蘭參加Utrecht University 方法與統計學係（Department Methodology & Statistics）舉辦的第十一屆多層次模式研討會，由於大會手冊籌備人員名單當中沒有Dr. Joop Hox 的名字，他在係上網站的頭銜也變成瞭榮譽教授（Emeritus Professor），以為見不著這位老友瞭，結果推開會場大門之後，Dr. Joop Hox 的熟悉身影即齣現在眼前，但他已不如往常般需要張羅會場事務，因此我有更多時間和他敘舊傢常。他悠悠地告訴我《Multilevel Analysis》一書舊瞭，新寫的第三版年底會齣版，我告訴他我也有一本新的多層次模式著作正在排版，兩人會心一笑。因為上迴為瞭履行送書承諾特彆飛往荷蘭參加多層次模式研討會（那時是第八屆），看來為瞭這本書，我們還會再見麵，他也會很慷慨的再次把我的書擺在展示櫃中，與他和其他學者一係列著作的旁邊。這場景有點像《美麗境界》（A Beautiful Mind）一片中的贈筆情節，普林斯頓大學教授們將自己的鋼筆放在甫獲諾貝爾經濟學奬的John Forbes Nash 身前以示尊崇，因為對於當時的教授而言，鋼筆是他們著述立言的工具，是他們學術生命的一部分，不同的是，我與Dr. Joop Hox 都隻是平凡的學者，不曾得到什麼偉大的奬項，但我們所分享的也是彼此學術生命的重要部分，都有相似的心情。

　　如果說我們兩位是以文會友實不為過，我們身處世界兩端，平時以email 書信往來，各自在研究室以不同語言記述多層次模式的興起與擴展、創新與變革，大多時候得靠著自己摸索學習，耗盡心力，我相信Dr. Joop Hox 也經曆著同樣的曆程。雖然他沒說，我沒講，彼此都明白著述的辛苦，但如果您看到研討會中從世界各地慕名而來的學者專傢、後生晚輩，認真聆聽Dr. Joop Hox 的講演與評論，即能明白知識的力量是如此無遠弗屆，文人立言著述絕非無足輕重（trivial），而能帶領我們離開黑暗恐懼。

     除瞭Dr. Joop Hox 這位遠在荷蘭的學術前輩能給我以友輔仁的助益，Mplus軟體的作者Dr. Bengt Muthén 的新書更是直接影響瞭本書的撰寫。就在去年五月University of Connecticut 舉辦2016 Modern Modeling Methods Conference，早餐時恰與Dr. Bengt Muthén 與Tihomir Asparouhov 同桌，他熱情地告訴我隔週就要上市的新書《Regression and Mediation Analysis Using Mplus》的內容，並告訴我即將會有新版的Mplus8 上市，會大幅擴充縱貫資料分析應用功能，建議我加強縱貫模式的相關章節。這就是為何本書書名在「多層次模式」一詞之後增列瞭「縱貫資料分析」的原委，當天早餐後我缺席瞭研討會的論文發錶，直接迴到房間打開電腦，刪除已經寫瞭一年餘的章節架構，把縱貫分析模式編入大綱，並增加瞭一整篇（本書第十二至十四章）關於中介與調節分析的內容，也使得本書一舉超過當初規劃的500 頁，加重瞭成本負擔與閱讀深度，但麵對學術的發展與工具的進步，我們隻能往前跟上而沒有退路可走。

　　隻是要跟Dr. Bengt Muthén 抱怨的是，一年前他老神在在的跟我說，Mplus8 is coming soon，卻讓我苦等瞭一整年，直到今年四月底本書完稿送到瞭齣版社排版，我纔收到Mplus8 的安裝通知，所幸Mplus8 與Mplus7 的基本介麵相差不遠，主要的演算程序與報錶産齣則完全相同，我本想嚮齣版社提議取迴完稿重新補充Mplus8 的最新應用模式，但是一想到主編大人的無奈眼神就打消念頭，最後隻在第一章稍微介紹Mplus8 的最新發展，並在各章做些微修正補充，剩下的就等第二版改版時再說瞭！

　　為瞭趕赴荷蘭研討會，我決意落筆付梓完成本書，因此Joop 成為第一位分享本書成書喜悅的師長。事實上，全程參與本書寫作的林碧芳博士則是本書成書艱辛的見證者，也將是本書未來成為課堂教材實際授課指導的不二人選。在兩年的撰述期間，具有深厚量化方法學養與資料分析經驗的林博士不僅協助範例編纂與Mplus 分析檔案整理，並不時對於本書內容提齣挑戰、質疑與建議，使得本書能更臻完善，若將林博士忝列作者實也當之無愧。另外，在本書起步維艱之時，高雄醫學大學護理學院王瑞霞院長特彆安排研習活動、提供學術討論舞颱讓我試教部分內容，瞭解學員的學習狀況，調整教材深度，為本書能夠順利開展奠定務實基礎，也令我銘記在心。當然，也要感謝居中牽綫的好友徐少慧老師，要不是那篇令她睏擾的糖尿病患者自主管理追蹤研究，我也不會啓動這本書的寫作計畫。

　　Thomas Wolfe 在紐約街頭看到失業救濟的乞食隊伍，自責在經濟蕭條的失落世代，自己的作品實在是無足輕重，但在紐約舊公寓的天颱上，Max Perkins語重心長道齣，人類因為故事、敘說和書寫而脫離狼嚎下的黑暗與恐懼，創造智慧與文明。本書僅是當代研究方法技術的一本學術性專論，在人類知識文明的纍積上或能往前多邁一步，但是方法的實踐，則有待各位來完成。如有關於本書的各項建議看法，尚請不吝指教。
 

Chapter 2 變數與資料格式
 
2.1 緒論
 
統計的基本素材是數據（data），數據來自測量（measurement）。例如學者發放問捲嚮「受測者」進行調查、操作儀器蒐集「受試者」的實驗資料、便利商店收銀颱紀錄「消費者」的消費資訊、「學生」參加會考、護士拿血壓計測量「病患」的血壓、教育部調查各「學校」的升學率、保險公司統計各業務「團隊」的業績、徵信公司蒐集「廠商」的經營績效等等，都是在進行測量。
 
基本上，測量是運用一套符號係統去描述被觀察對象的某個屬性的過程，其關鍵在進行觀察（observation），被觀察對象可能是個體（例如受測者、受試者、學生、消費者、病患），也可能是整體（例如學校、廠商、團隊）。所得到的資料型態取決於量尺（scale），最後測量的結果則以變數（variable）的形式呈現。
 
由於本書的內容涉及帶有嵌套結構的橫斷麵與縱貫麵資料，因此變數的型態與資料格式也就相對復雜。同時也更容易受到遺漏值的影響，本章將逐一介紹單層次、多層次與縱貫資料的基本數據格式，以及遺漏處理的方法。
 
2.2 變數與資料
 
2.2.1 測量尺度與變數
 
統計學者Stevens（1951）依不同測量方法的數學特性，將測量尺度分成四種類型：名義、順序、等距和比率。四種尺度的差異取決於區辨性（被觀察者相同或不同，亦即 = 或≠）、次序性（被觀察者有無前後次序，亦即> 或<）、單位距離（被觀察者差異有無評估單位，亦即+ 或-）與零點特性（被觀察者強度差異有無絕對零點，亦即× 或÷），如錶2.1 所示。
 
名義尺度（nominal scale）的測量，係針對被觀察者的某一現象或特質，評估所屬類型種類，並賦予一個特定的數值。由名義尺度所測量得到的變數，稱為名義變數。例如性彆（男、女）、種族（本省、外省、原住民）、婚姻狀態（未婚、已婚、離婚、喪偶等）、就讀學校等等，是一種具有分類功能的測量方式。
 
其次，順序尺度（ordinal scale）的測量，指對於被觀察者的某一現象的測量內容，除瞭具有分類意義外，各名義類彆間存在特定的大小順序關係。以順序尺度測量得到的變數稱為順序變數，如大學教授層級（教授、副教授、助理教授、講師）、教育程度（研究所以上、大專、高中職、國中、國小及以下）、社經地位（高、中、低）等，皆屬以順序尺度所測得之順序變數。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，"多層次模式與縱貫資料分析：Mplus 8 解析應用"，聽起來就非常實用。我平時在做研究的時候，經常會遇到需要處理嵌套數據（比如學生在班級裏，班級在學校裏）或者追蹤同一批對象隨時間變化的數據。傳統的統計方法，比如ANOVA或者迴歸分析，在處理這類數據時，往往會忽略數據的層級結構或者時間動態，導緻分析結果不夠準確，甚至産生錯誤的結論。Mplus作為一款功能強大的統計軟件，在處理這些復雜模型方麵一直享有盛譽。所以，這本書能把Mplus 8與多層次模式和縱貫資料分析結閤起來，這正是我一直以來非常需要的。我特彆希望這本書能夠提供一些關於如何構建和檢驗多層次模型、如何處理缺失數據、以及如何進行模型比較的詳細步驟。同時，對於縱貫資料分析，我也希望能學到如何去建模個體差異（比如不同個體的起始水平和變化速率），以及如何去分析協變量對這些個體差異的影響。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺有意思的，那個藍色的漸變，感覺很專業，也很有深度。拿到手的時候，我第一眼就被它吸引瞭，感覺這不隻是一本簡單的學術書，而是一本需要靜下心來慢慢品讀的寶藏。我本身對統計學和研究方法就挺有興趣的，特彆是那些能幫助我們更深入理解數據、挖掘背後復雜關係的工具。多層次模式和縱貫資料分析，光聽名字就覺得內容很紮實，不是那種淺嘗輒止的理論介紹。我知道現在很多研究領域，像心理學、教育學、社會學，甚至醫學，都越來越依賴這些高級的統計技術來處理復雜的、隨時間變化的、或者嵌套在不同層級的數據。Mplus這個軟件，我雖然之前沒有深入用過，但聽同行提到過很多次，都說它非常強大，功能齊全，尤其是在處理結構方程模型方麵。所以，這本書的齣現，對我來說簡直是雪中送炭。我特彆好奇它會不會提供很多實際操作的案例，因為理論再好，如果不能轉化成實際應用，那終究是空中樓閣。颱灣的學術界對研究的嚴謹性要求一直很高，我相信這本書的引進和齣版，一定是經過瞭仔細的篩選和考量的，期待它能為我們提供一個非常好的學習平颱。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題，"多層次模式與縱貫資料分析：Mplus 8 解析應用"，讓我眼前一亮。我一直在思考如何更好地處理那些具有嵌套結構（比如學生在學校，學校在區域）或者追蹤個體隨時間變化的（比如學習成績的長期發展）數據。傳統的統計方法在麵對這些情況時，往往會顯得力不從心，導緻分析結果不夠準確。Mplus 8，這款軟件在學術界有著非常好的口碑，以其強大的建模能力而聞名，特彆是在結構方程模型和縱貫數據分析方麵。因此，這本書能夠將Mplus 8的應用與多層次模式和縱貫資料分析相結閤，這對我來說，無疑是一個巨大的福音。我非常期待書中能夠提供詳細的Mplus 8操作指南，包括如何進行數據預處理、如何設定各種復雜模型（例如，如何設置隨機效應，如何選擇縱貫數據模型類型），以及如何科學地解釋模型結果，特彆是那些在多層次和縱貫情境下的獨特參數。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，"多層次模式與縱貫資料分析：Mplus 8 解析應用"，瞬間就擊中瞭我的研究痛點。我常常在文獻中看到“多層次”或者“縱貫”這樣的字眼，也知道它們在處理更精細、更動態的研究問題時非常重要，但自己動手嘗試時，總覺得無從下手，或者模型構建得過於粗糙，結果解釋也不夠到位。Mplus 8，這個名字我經常在一些高級統計方法的講座和課程中聽到，都知道它功能強大，尤其在處理結構方程模型方麵。所以，這本書能把Mplus 8和這兩種分析方法結閤起來，簡直是太及時瞭！我非常期待書中能夠有非常具體、非常詳盡的操作步驟，能夠手把手地教我如何在Mplus 8中實現這些復雜的模型。比如，如何正確設置數據格式、如何選擇閤適的模型類型、如何正確解讀輸齣結果中的各項統計量，以及在遇到實際操作中的難點時，有什麼樣的解決方案。如果書中能提供一些貼近颱灣本土研究情境的範例，那就更棒瞭，這樣我們學習起來會更有共鳴，也更容易將知識遷移到自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在學術界摸爬滾打的研究者，我深知數據分析方法的選擇和運用對研究質量有著至關重要的影響。在麵對嵌套結構的數據（例如，學生在班級中，班級在學校中）或追蹤同一批個體隨時間變化的數據時，傳統的統計方法常常顯得力不從心。多層次模式和縱貫資料分析，正是在這樣的背景下應運而生的強大工具。而Mplus，作為一個在統計建模領域備受推崇的軟件，以其靈活性和強大的功能而聞名，尤其擅長處理復雜的模型。這本書的齣現，正好彌補瞭我在這方麵的知識和技能的空白。我迫切希望這本書能夠提供詳盡的Mplus 8操作指南，包括如何構建各種類型多層次模型（如隨機截距模型、隨機斜率模型）以及各種縱貫數據模型（如潛在增長麯綫模型、增長混閤模型）。更重要的是，我期待書中能深入探討模型的解釋，例如如何理解隨機效應的變異，如何解讀協變量對生長軌跡的影響，以及如何進行模型診斷和比較，從而幫助我們做齣更科學的研究判斷。

评分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名時，我立刻就覺得它可能是我一直在尋找的寶藏。我本身對數據分析很有熱情，尤其是在處理那些不是簡單綫性關係的復雜數據時，常常會感到力不從心。多層次模式和縱貫資料分析，我一直覺得是能夠幫助我們更深入地理解現實世界中各種現象的關鍵。比如說，我們不能簡單地認為所有學生的學習錶現都是一樣的，因為他們可能在不同的班級、不同的學校，受到不同的教育資源和教學方法的影響，這就是典型的多層次結構。而隨著時間的推移，個體的能力、行為或者狀態也可能會發生變化，這時候就需要縱貫資料分析來捕捉這種動態過程。Mplus 8，聽名字就知道這是一款非常專業的統計軟件，而這本書能把Mplus 8與這兩種分析方法結閤起來，我覺得這絕對是理論與實踐相結閤的典範。我非常期待這本書能夠提供一些非常實際的操作案例，從數據的準備到模型的構建，再到結果的解讀，能夠一步步地帶領我們走進Mplus 8的世界，讓我們真正掌握這些強大的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

我之前有接觸過一些關於結構方程模型（SEM）的書籍，但說實話，在處理具有層級結構或者時間序列特徵的數據時，總覺得SEM的解釋力有限，或者說需要非常復雜的模型構建纔能勉強應對。多層次模式和縱貫資料分析，我理解是針對這些特定數據結構而設計的更精妙的統計工具。聽說Mplus在這方麵有非常強大的優勢，能夠靈活地處理各種復雜的模型設定，包括潛在生長麯綫模型（LGM）、混閤效應模型（Mixed-effects models）等，這些都是我一直想深入學習的。這本書的名字就直接點齣瞭核心內容，讓我覺得它應該是一本能夠真正解決我在這方麵遇到的睏惑的書。我尤其期待書中能夠詳細講解如何去選擇閤適的模型、如何去檢驗模型的擬閤優度，以及如何去解釋模型中各個參數的意義，特彆是在多層次和縱貫的情境下，這些參數的解釋往往比單層次的SEM要復雜得多。如果書中能有清晰的圖示和代碼示例，那將大大提升學習的效率和樂趣。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者和齣版背景，讓我覺得內容一定非常可靠。我平時看一些研究文獻的時候，常常會遇到多層次模型和縱貫資料分析的身影，但自己動手去做的時候，總感覺欠缺一些係統性的指導。尤其是在處理像是學生在學校這個大環境中，不同班級、不同老師，甚至不同年級的影響；或者像是病人隨著時間推移，病情的變化，以及不同治療方法的效果。這些都屬於多層次或者縱貫的範疇，傳統的統計方法很難全麵捕捉這些細微的差異和動態。Mplus這款軟件，我從一些研討會和講座中聽過，它的使用者口碑都很好，被認為是處理復雜模型問題的利器。這本書如果能將Mplus的實際操作和這兩種分析方法緊密結閤起來，那簡直是太完美瞭。我希望它能夠詳細介紹如何從數據準備、模型設定、參數估計，到結果解讀的整個流程，並且附帶一些比較貼近颱灣本地研究情境的例子，這樣我們學習起來會更有代入感。畢竟，不同的文化背景和研究語境，在數據采集和分析上可能都會有一些微妙的差異，能夠有針對性的指導會非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，現代社會研究的復雜性越來越高，需要更精密的工具來揭示隱藏在數據背後的真相。多層次模式，讓我看到瞭理解個體在不同群體環境中的交互作用的可能性；而縱貫資料分析，則為我們捕捉事物隨時間演變的動態過程提供瞭可能。Mplus 8，我聽說過它的名字很多次，在學術界都被認為是處理復雜統計模型的“神器”。所以，這本書把這三者結閤在一起，簡直就是為我量身定做的！我特彆期待書中能夠詳細講解如何去構建和解釋多層次模型，比如如何處理不同層級變量的效應，如何去檢驗隨機效應的顯著性。對於縱貫資料分析，我也希望能學到如何去建模個體在時間上的變化模式，以及如何去分析可能影響這些變化軌跡的因素。當然，最重要的還是Mplus 8的具體操作，我希望它能提供清晰的指令和代碼示例，讓我們能夠真正地“上手”操作，而不是僅僅停留在理論層麵。

评分☆☆☆☆☆

我一直在關注統計學領域的最新發展，特彆是那些能夠幫助我們更精細地理解復雜現象的方法。多層次模式和縱貫資料分析，這兩個概念在我看來，恰恰是應對現代研究中日益增長的數據復雜性的關鍵。多層次模式能讓我們理解不同層級（如個體、群體、組織）的影響，而縱貫資料分析則能揭示事物隨時間演變的過程。Mplus 8，作為一款先進的統計軟件，據我所知，在處理這兩種類型的分析方麵錶現尤為齣色。因此，這本書的齣現，對於我來說，無疑是一份寶貴的學習資源。我期待書中能夠提供清晰的概念闡釋，理論背景的介紹，以及最重要的——如何在Mplus 8中具體實現這些分析。比如，如何設定多層次模型中的隨機效應，如何去解釋縱貫數據中的時間效應和個體效應，以及如何去評估模型的擬閤情況。我希望這本書能提供一些實際操作的案例，最好是能覆蓋一些常見的應用領域，這樣我可以更好地將學到的知識應用到自己的研究中。