具体描述
•本书提供多层次模型范例资料档、统计程式操作方式，并强调统计软体报表解释，使读者更加了解其中奥妙。
•深度理解功能庞大的STaTa系统，其便利性远超过R、MLWin、Mplus、SPSS、SAS等软体。
•本书适合用于社会科学、生物医学、财经研究等实用工具书，并能广泛应用到管理、教育、人管、医药健康等领域。
•随书附赠资料档光碟。
STaTa是地表最强统计软体，适合学生、学者与实务人员！
科学是一门累积而成的学问，统计又是科学的实证基础，当今科技电脑的统计计算能力日新月异，纯粹概念性的理论过于静态，解释实际问题以及应用能力有限。多层次模型(HLM)进而兴起，成为当代组织与管理领域的重要研究典范之一！STaTa这套功能庞大的统计软体也因而产生，本书提供范例资料库与统计程式操作方式，有助于了解多层次回归分析主要模型的操作程序，内文结合「理论、方法、统计」，让您能更有深度的理解什么是多层次模型以及STaTa。
著者信息
张绍勋
学历：国立政治大学资讯管理博士
现任：国立彰化师大专任教授
经历：致理技术专任副教授
研究助理简介
张任坊
国立海洋大学商船系
张博一
国立中央大学通讯工程所
图书目录
1-1 统计分析2
1-1-1 认识统计2
1-1-2 统计与「实验法、观察法」之对应关系8
1-2 STaTa世上最强大的统计功能10
1-2-1 单层次：连续vs.类别依变数回归之种类13
1-2-2 STaTa 多层次混合模型的回归种类21
1-2-3 STaTa panel-data回归的种类29
1-2-4 STaTa流行病(epidemiologists)之选择表对应的指令34
1-2-5 STaTa存活分析的选择表之对应指令35
1-2-6 STaTa纵贯面—时间序列之选择表37
1-2-7 STaTa有限混合模型(FMM)：EM algorithm选择表38
1-3 STaTa安装设定42
1-4 资料输入的方法：问卷、Excel45
1-5 SPSS资料档(*.sav)转成STaTa格式56
1-6 SAS格式转成STaTa59
1-7 R格式转成STaTa64
1-8 外挂的命令档ado：STaTa外挂的Package64
1-9 认识「多层次模型」67
1-10 类聚(clustered)／巢状资料分析，STaTa回归有16种估计法72
1-11 大数据(big data)与STaTa资料档之间的格式可互通82
多层次分析法：HLM91
2-1 多层次模型(阶层线性模型HLM)的兴起92
2-1-1 多层次模型(阶层线性模型HLM)的兴起92
2-1-2 单层次：多元回归分析(OLS)之重点整理98
2-2 什么是多层次分析法？105
2-2-1 阶层线性模型(HLM)之由来106
2-2-2 多层次模型之重要性110
2-2-3 传统单层次OLS分析巢状(nested)资料，会出什么问题？113
2-2-4 脉络变数(contextual variables) vs. 总体变数122
2-3 多层次分析之模型界定125
2-3-1 多层次模型之示意图126
2-3-2 多层次模型之假定(assumption)131
2-3-3 随机截距vs.随机斜率之四种关系133
2-3-4a 随机系数模型之三种设定(random coefficient modeling)139
2-3-4b 双因子随机系数之三种设定解说144
2-3-5 多层次资料结构：平减(centering)即离差分数(deviated scores)160
2-4 模型设定／建构的步骤162
2-4-1 模型设定的步骤163
2-4-2 如何提升多层次分析法的严谨性167
2-5 变数中心化(centering)、交互作用项(Z×A)具多元共线性疑虑169
2-5-1 为何总平减(grand-mean centering)可克服多元共线性之问题169
2-5-2 交互作用项(Z*A)会导至多元共线性之严重问题：心脏科173
2-5-3 变数中心化(centering variables)／平减176
2-5-4 中心化(centering)／平减的时机181
2-5-5 中心化(centering)的类别181
2-6 线性混合模型：多层次分析入门(mixed, xtmixed指令)184
2-6-1 线性混合模型(linear mixed model)之方程式186
2-6-2 范例1：典型之随机系数模型(slopes and intercepts as outcomes)187
2-6-3 范例2：考量各小群组之误差结构(slopes and intercepts as outcomes with variance-covariance structure of the random effects)195
2-7 如何将多层模型转成混合模型(ml2mixed外挂指令)209
2-8 因果关系的第三者：调节／干扰变数(moderator)、中介变数213
2-8-1 组织研究的中介检定之缘起213
2-8-2 中介变数(直接效果、间接效果)≠调节变数(交互作用效果)219
2-8-2a 中介变数(mediator variable)220
2-8-2b 中介变数(mediator variable)存在与否的四种检定法222
2-8-3 调节变数(moderator variable)，又称干扰变数229
2-8-4 调节式中介效果(moderated mediation effect)235
2-8-5 多层次中介效果：STaTa实作(ml_mediation、xtmixed指令)244
2-8-5a 多层次中介效果：STaTa方法一(ml_mediation指令)244
2-8-5b 双层次中介效果：STaTa方法二(xtmixed、mixed指令)251
2-8-6 Sobel-Goodman中介检定法(先sgmediation再ml_mediation指令)261
单层vs.双层次模型：无交互作用项就无须中心化269
3-1 多层次模型之重点补充272
3-1-1 分层随机抽样273
3-1-2 Panel-data回归模型之重点整理277
3-2 单层vs.双层：重复测量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)282
3-2-1 ANOVA及无母数统计之分析流程图296
3-2-2 重复测量ANOVA之F检定公式297
3-2-3 单层次：二因子混合设计ANOVA (anova、contrast、margin、marginsplot指令)300
3-2-4 重复测量ANOVA之主要效果／单纯主要效果检定(双层xtmixed或mixed vs.单层anova指令)322
3-2-5 双层次：二因子混合设计ANOVA (mixed或xtmixed指令)338
3-3 敌对模型们那一个较优呢？用IC资讯准则(mixed, xtmixed指令)338
3-3-1 侦测两个敌对模型，适配指标有7种389
3-3-2 排列组合一：3种敌对模型(mixed, xtmixed指令)393
3-3-3 排列组合二：10种敌对模型(mixed, xtmixed指令)401
3-3-4 排列组合三：明星学校真的比较好吗：4种敌对模型421
3-3-5 排列组合四：无vs.有交互作用项，那个模型好呢？(mixed, xtmixed指令)426
多层次模型之方程式解说：有(Z×X)交互作用项就须中心化431
4-1 多层次模型之方程式解说：影响住宅房价之个体层及群组层
433
4-1-1 Step 1设定(模型1)：零模型(null model)440
4-1-2 Step 2设定(模型2)：平均数为结果的回归模型(means-as-outcomes regression)445
4-1-3 Step 3设定(模型3)：Level-1具固定效果之随机截距模型447
4-1-4 Step 4设定(模型4):随机系数(random coefficients)回归模型454
4-1-5 Step 5设定(模型5):截距与斜率为结果的回归(交互作用)458
多层次模型之STaTa实作及解说(新版mixed, 旧版xtmixed指令)467
5-1 六步骤来挑选最佳多层次模型(即HLM)？用IC准则来判断468
5-1-0 样本资料档470
5-1-1 Step 1：零模型(intercept-only-model, unconditional model)472
5-1-2 Step 2：Level-1单因子之随机截距模型(无随机斜率u1j)481
5-1-3 Step 3：Level-1单因子之随机截距且随机斜率模型(slopes and intercepts as outcomes)495
5-1-4 Step 4：Level-1双因子之随机斜率模型(slopes and intercepts as outcomes)502
5-1-5 Step 5：Level-2单因子及Level-1 双因子之随机模型( 无交互作用 )510
5-1-6 Step 6：Level-2单因子及Level-1 双因子之随机模型(有交互作用 )518
5-2 多层次模型之STaTa练习题(新版mixed指令，旧版xtmixed指令)527
单层次vs.多层次：离散型依变数之Poisson回归533
6-1 单层次Count依变数：Zero-inflated Poisson回归 vs. negative binomial回归534
6-1-1 Poisson分配535
6-1-2 负二项分配(negative binomial distribution)541
6-1-3 零膨涨(Zero-inflated) Poisson分配544
6-2 单层次：Zero-inflated Poisson回归vs.负二项回归(zip、zinb指令)546
6-3 三层次：Poisson回归(mepoisson 或xtmepoisson指令)568
6-3-1 多层次Poisson模型569
6-3-2 三层次：Poisson回归(mepoisson或xtmepoisson指令)569
6-4 练习题：双层随机截距模型之Poisson回归(mepoisson指令)578
单层次vs.双层次：二元依变数之Logistic回归587
7-1 Logistic回归之原理588
7-1-1 胜算比(OR)588
7-1-1a 胜算比(odds ratio)之意义591
7-1-1b odds ratio之STaTa实作596
7-2 单层次：Logistic回归(logit指令)603
7-2-1 Logit模型之解说603
7-2-2 单层次：二元依变数之模型：Logistic回归之实例621
7-3 范例：三层次:Logistic回归(melogit或xtmelogit指令)643
7-4 练习题：双层次Logistic回归(melogit指令)653
范例：双层次vs.三层次：线性多层次模型665
8-1 双层次混合(multilevel mixed)模型666
8-1-1 双层次：mixed或multilevel或hierarchical model (xtmixed指令)666
8-1-2 双层次：多层次成长模型(xtmixed指令)673
8-1-3 双层次：多层随机截距/随机斜率模型(xtmixed指令)677
8-1-4 双层次：异质性误差之随机截距或混合效果模型(xtmixed指令)687
8-1-5 双层次：双层次混合Logistic回归(xtmelogit指令)697
8-1-6 双层次：潜在成长曲线(xtmixed+ nlcom指令)704
8-2 三层次混合(multilevel mixed)模型713
8-2-1 三层次脉络模型：线性混合回归(xtmixed指令)713
8-2-2 三层次：随机截距/随机斜率模型(xtmixed指令)722
单层vs.双层：Cox存活分析：临床最重要统计法729
9-1 存活分析(survival analysis)介绍730
9-1-1 存活分析之定义731
9-1-2 为何存活分析是临床研究最重要的统计法？740
9-1-3 存活分析之三种研究目标745
9-1-4 存活分析之研究议题746
9-1-5 设限资料(censored data)752
9-1-6 存活时间T之机率函数758
9-1-7 Cox存活分析vs. Logit模型/probit模型的差异760
9-2 STaTa存活分析／绘图表之对应指令、新增统计功能767
9-3 存活分析范例：除草有助幼苗存活率吗？771
9-3-1 生命表(life table)771
9-3-2 存活分析范例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]775
9-4 Cox比例危险模型(proportional hazards model)(stcox指令)804
9-4-1 f(t)机率密度函数、S(t)存活函数、h(t)危险函数、H(t)累积危险函数805
9-4-2 Cox比例危险模型之回归式解说814
9-4-3 危险函数的估计(hazard function)816
9-4-4 Cox比例危险模型之适配度检定822
9-5 单层次：具脆弱性Cox模型(Cox regression with shared frailty)824
9-5-1 脆弱性之Cox模型：「stcox, shared(脆弱变数)」指令825
9-6 带偏态之依变数：参数存活分析(streg指令)831
9-6-1 脆弱性(frailty)模型835
9-6-2 加速失败时间(accelerated failure time)模型842
9-7 双层次：panel-data参数存活模型[xtstreg, shared(panel变数)指令]851
9-7-1 追踪资料(panel-data)852
9-7-2 追踪资料(panel-data)存活分析[xtstreg, shared(panel变数)指令]859
9-8 多层次：参数存活模型(mestreg、「sttocc clogit」指令)870
9-8-1 multilevel存活模型870
9-8-2 多层次参数存活模型(mestreg… ||分层变数)872
9-9 巢状型病例—对照研究法(nested case-control) (先sttocc再clogit指令)886
9-10 练习题：三层次之对数常态存活模型(mestreg指令)895
非线性：多层次混合效果模型(menl指令)901
10-1 非线性纵贯面资料：随机截距之多层次模型—独角兽912
10-2 非线性范例：误差无共变结构之双层模型—橘子树923
10-3 非线性多层次模型：群组内之误差相关结构—ovary934
10-4 非线性：三层次模型—血糖(blood glucose)942
10-5 残差有共变数结构：药代动力学建模—Pharmacokinetic(PK) model951
误差变异2具异质性(xtgls指令为主流)961
11-1 残差之变异数963
11-1-1 误差变异 的观念963
11-1-2 误差变异 的侦测法967
11-2 单层次：侦测误差之异质性(heteroskedasticity)975
11-2-1 横断面OLS回归：残差异质性诊断(hettest指令)978
11-2-2 残差异质的改善：OLS改成robust回归987
11-2-3 横断面之误差异质性：需ln()变数变换(先reg再whitetst指令)989
11-2-4 纵贯面之误差异质性(先reg再bpagan指令)991
11-3 多层次：具异质性误差之随机截距／混合模型(xtmixed、mixed指令)995
11-3-1 范例1：求各组之误差异质(heteroskedastic errors by group)995
11-3-2 范例2：纵贯面之成长曲线模型(重复测量5次)1003
11-3-3 范例3：误差变异数2error具异质性1010
参考文献 1013
图书序言
纯粹概念性的理论显然在实际问题的解释与应用上是有限的。而缺乏理论基础的统计分析则无法提供一个「因果关系」的说明。同样，其说服力也是有限的，或甚至可能是错误的。加上组织与管理研究的资料多涉及阶层特性，因此多层次模型是当代组织与管理领域的重要研究典范之一。因而兴起多层次模型(HLM)来弥补单层次回归的不足。迄今，多层次与层级线性模型广泛应用到管理、教育、人管、医药健康等领域。
人并非孤立的个体，而是整个社会中的一员，例如，学生层次的资料巢套于高一层的分析单位（如班级或学校）之内，在同一个高阶分析单位下的个体会因为相似的特质，抑或受到共享的环境脉络所影响，造成个人层次资料间具有相依的性质，亦即存在着组内观察资料不独立的现象。由此可知，个体的行为或反应不仅会受到自身特性的影响，也会受到其所处的环境脉络所影响。因此巢状(nested)资料分析之多层次模型就此流行起来。
科学是一门累积的学习课程，统计又是科学之实証基础，加上电脑统计计算能力日新月益。进而像STaTa这种庞大功能之统计软体的诞生，STaTa功能及便利性都远超越R、MLWin、Mplus、SPSS、SAS、AMOS及Eviews等软体。STaTa优秀统计功能是地表最强的软体。STaTa已可处理：(1)横断面研究设计、纵贯面研究设计、纵横面(pandel-data)研究设计。(2)单一回归方程式、回归联立方程式。(3)网站提供庞大线上求助、外挂指令(*.ado)来满足各行各业的别需求。(4)单变量、多变量时间序列亦可处理。(4)多层次 vs.单层次回归之统计分析…等都有最新处理方法，光是多层次线性混合模型就有15种以上类型可供选择。
STaTa同时提供众多(内建vs.外挂)指令，几乎坊间教科书你看得的统计分析，它都可解决。此外，STaTa为了减低电脑使用者对程式设计的忧虑，它亦提供Menu选择表之对应视窗，让像SPSS、SAS、HLM那样能轻松操作Menu，来进行统计分析。况且，STaTa有能力处理像big-data这类巨大资料库。
有鑑于STaTa分析功能庞大，故作者将撰写一系列的STaTa的书，包括：
多层次模型 (共15种多层次模型之类型可选择)
社会科学、生物医学、财金等领域，其统计学系採用统计学、运筹学、经济、数学等领域之定量方法。社会科学及自然科学二大领域中各个学科，它们有许多共通之研究设计及统计分析法，都与作者在五南出版STaTa一序列书名有关，包括:
一、「STaTa与高等统计分析的应用」一书，该书内容包括：
描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关、回归建模及诊断、重覆测量…。
二、「STaTa在结构方程模型及试题反应理论」一书，该书内容包括：路径分析、结构方程模型、测量工具的信效度分析、因素分析…。
三、「STaTa在生物医学统计分析」一书，该书内容包括：
类别资料分析(无母数统计)、logistic回归、存活分析、流行病学、配对与非配对病例对照研究资料、盛行率、发生率、相对危险率比、胜出比（Odds Ratio）的计算、筛检工具与ROC曲线、工具变数（2SLS）…Cox比例危险模型、Kaplan-Meier存活模型、脆弱性之Cox模型、参数存活分析有六种模型、加速失败时间模型、panel-data存活模型、多层次存活模型…
四、「Meta统计分析实作：使用Excel与CMA程式」一书，该书内容包括：统合分析（meta-analysis）、胜出比（Odds Ratio）、风险比、4种有名效果量(ES)公式之单位变换等。
五、「Panel-data回归模型：STaTa在广义时间序列的应用」一书，该书内容包括：多层次模型、GEE、工具变数(2SLS)、动态模型…。
六、「总体经济与财务金融：STaTa时间序列分析」一书，该书内容包括：误差异质性、动态模型、序列相关、时间序列分析、VAR、共整合…等。
七、「多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa」一书，该书内容包括：线性多层次模型、vs.离散型多层次模型、计数型多层次模型、存活分析之多层次模型、非线性多层次模型…。
八、「模煳多准评估法及统计」一书，该书内容包括：AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy理论、Fuzzy AHP…等理论与实作。
九、「逻辑斯回归及离散选择模型：应用STaTa统计」一书，该书内容包括：逻辑斯回归、vs. 多元逻辑斯回归、配对资料的条件Logistic回归分析、Multinomial Logistic Regression、特定方案Rank-ordered logistic回归、零膨胀ordered probit regression回归、配对资料的条件逻辑斯回归、特定方案conditional logit model、离散选择模型、多层次逻辑斯回归…。
十、「有限混合模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潜在分类再回归分析)」一书，该书内容包括：FMM：线性回归、FMM：次序回归、FMM：Logit回归、FMM：多项Logit回归、FMM：零膨胀回归、FMM：参数型存活回归…等理论与实作。
十一、「多变量统计：应用STaTa分析」一书，书内容包括：MANOVA、因素分析、典型相关、区别分析、MDS…。
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STaTa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，诸如结果变数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。
此外，研究者如何选择正确的统计方法，包括适当的估计与检定方法、与统计概念等，都是实証研究中很重要的内涵，这也是本书撰写的目的之一。为了让研究者能正确且精准使用panel回归，本书内文尽量结合「理论、方法、统计」，期望能够对产学界有抛砖引玉的效果。
最后，特感谢全杰科技公司(www.softhome.com.tw)，提供STaTa软体，晚学才有机会撰写STaTa一系列的书，以嘉惠学习者。
张绍勋 敬上
图书试读
多层次模型（multilevel models,MLM），又称：阶层线线模型（hierarchical linear models, HLM）、巢状资模型（nested data models）、混合模型（mixed models）， 随机数（random coefficient）、随机效果模型（random-effects models）、随机参数模型（random parameter models）或split-plot designs。
定义：混合效果
混合效果＝固定效果＋随机效果
固定效果（fixed effect）是所有组中效果都相同（which are the same in all groups）。
随机效果（random effect）是各组之间的随机呈现效果（都不同同）（which vary across groups）。
在混合模型（mixed models）中，每个levels都很明确存在随机和系统（固定）效果。
2-1-1多层次模型（阶层线性模型HLM）的兴起
多层次模型（multilevel model），又称阶层线性模型（Hierarchical Linear Modeling, HLM）。HLM在生物统计领域习惯称作线性混合模型（Linear Mixed Model, LMM），在应用统计领域则常称为多层次模型或多层次回归（Multilevel Model / Multilevel Regression），但不管如何称唿它，其背后的原理大致是差不多的。
用户评价
《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，我必须说，它真的为我打开了一扇新的大门，让我对复杂数据分析有了更深层次的理解。我一直以来都在处理一些纵向数据，也接触过一些跨越多时间点的研究设计，但总感觉在模型选择和解释上有些捉襟见肘。市面上虽然有不少关于统计模型书籍，但很多都偏向理论，或者对软件操作介绍得过于零散，要找到一本能够结合理论深度与实际操作的，实在不容易。当我翻开这本书，尤其是看到它聚焦于多层次模型（HLM）和重复测量数据时，我心中就涌起一股强烈的期待，想着这会不会就是我一直在寻找的“救星”。翻阅前几章，作者的行文风格就让我感到很舒服，没有那种高高在上的学术腔调，而是像一位经验丰富的老师，循循善诱地引导读者进入HLM的世界。从最基础的概念，例如什么是“层次”，为什么需要HLM，到HLM的各种模型设定（随机截距、随机斜率模型等），作者都用非常清晰易懂的语言和生动的例子来解释。我特别欣赏它在解释一些关键概念时，会引述实际研究的场景，这让我能够立刻将书本知识与我自己的研究工作联系起来，理解起来也更加直观。例如，在讲解如何处理个体层面的异质性时，作者通过一个教育领域的例子，说明了为什么仅仅使用普通回归模型是不够的，而HLM如何能够更好地捕捉到学生、班级、学校之间的多重嵌套结构。此外，书中对于重复测量数据的处理也做了详尽的介绍，这对我来说是极其宝贵的。重复测量数据在社会科学、医学、心理学等领域都非常普遍，但其模型设定和分析却常常让初学者感到困惑。这本书对诸如独立化模型、化合物对称模型、非结构化模型等不同协方差结构的解释，以及如何根据数据特征选择最合适的模型，都给出了非常实用的指导。最让我惊喜的是，它并非仅仅停留在理论层面，而是将STaTa软件的操作步骤融入其中。每讲解完一个模型，都会紧跟着给出STaTa的代码示例，并详细解释每一行代码的含义。这对于我这种习惯于动手实践的学习者来说，简直是福音。我不再需要到处去搜集零散的STaTa语法，也不必担心自己写出的代码会出什么问题。书中提供的代码可以直接复制粘贴，然后根据自己的数据进行修改，大大节省了我的学习时间和精力。而且，书中的STaTa示例都经过了严谨的验证，确保了其准确性和有效性。总的来说，《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，是一本兼具理论深度、实践指导和软件操作于一体的优质教材。它不仅能够帮助我扎实地掌握HLM和重复测量数据的分析方法，更能让我熟练地运用STaTa这一强大的统计软件来解决实际研究问题。我强烈推荐这本书给所有正在进行或计划进行多层次和重复测量数据分析的研究者、学生，或者任何希望提升自己数据分析能力的读者。它绝对会是你数据分析旅途中的一个得力助手，让你在面对复杂数据时，不再感到迷茫和无助，而是充满信心，能够做出更科学、更严谨的研究结论。这本书的价值，远超我最初的预期，它为我未来的研究方向提供了坚实的理论基础和实践工具，我迫不及待地想要将书中学到的知识应用到我自己的研究项目中，期待看到数据分析上的突破。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，对于我这种在学术研究领域摸爬滚打多年的“老手”来说，也是一本让我受益匪浅的宝藏。我之前接触过不少统计学书籍，但要找到一本能够将HLM和重复测量数据的理论讲得透彻，同时又能将STaTa软件的操作讲得如此细致入微的书，实属不易。这本书的内容结构非常精巧，它并没有一开始就抛出复杂的公式，而是从最基础的、最能引起共鸣的研究场景出发，例如探讨不同教学方法对学生成绩的影响，而学生又分布在不同的班级和学校。通过这样的引入，我能够非常直观地理解HLM所要解决的核心问题——如何处理数据中的层级关系。作者在讲解HLM的各种模型设定时，比如随机截距模型、随机斜率模型，都通过清晰的图示和深入的文字解释，让我能够牢牢把握它们之间的区别和联系，以及各自的适用条件。在重复测量数据方面，本书同样提供了极为详尽的指导。我尤其欣赏作者对于协方差结构的讲解，他不仅列举了多种常见的协方差结构，还详细说明了它们各自的假设，以及在STaTa中如何选择和检验。这对于我理解重复测量数据的“时间依赖性”以及如何对其进行建模，提供了关键的视角。而最让我感到欣慰的，是书中对STaTa软件操作的全面覆盖。每一章的理论讲解，都紧随其后附带了详细的STaTa代码示例，并且对代码的每一个命令、每一个参数都进行了细致的解释。我曾按照书中的示例，对我的一个关于药物疗效随时间变化的临床试验数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺畅，输出的结果也与书中的案例非常相似，这让我对STaTa在处理这类复杂数据时的强大功能有了更深刻的体会。我不再需要花费大量的时间去摸索STaTa的语法，也不必担心自己写出的代码会出现问题。书中的示例代码，可以直接套用，并根据自己的研究设计进行微调，这极大地提升了我的研究效率。这本书的价值，在于它不仅教会了我“术”，更让我理解了“道”。它让我能够更深入地理解HLM和重复测量数据的内在逻辑，从而在面对新的研究问题时，能够更灵活、更准确地选择和构建模型。我会在后续的研究中，将这本书作为我的重要参考资料，反复研读，不断巩固和深化我的知识体系。这本书绝对是统计分析领域的一本杰作，对于所有希望深入理解和掌握HLM及重复测量数据分析的研究者来说，都绝对不容错过。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，我不得不说，它的出现真是太及时了，为我解决了很多在数据分析方面遇到的棘手问题。在我看来，现代社会科学、医学、教育学等领域的研究，越来越离不开对复杂数据结构的分析，而HLM和重复测量数据恰恰是其中最常见的两种。然而，市面上关于这方面的书籍，往往要么理论过于艰深，让人难以消化；要么操作指导过于零散，需要耗费大量时间去整合。这本书的独特之处在于，它能够将深厚的理论基础与详细的STaTa软件操作完美地结合起来，让读者既能理解“为什么”，也能掌握“怎么做”。我特别欣赏作者在讲解HLM概念时，那种循循善诱的风格。他没有一开始就堆砌公式，而是从数据本身的特点出发，解释为什么普通线性模型无法处理层级数据，以及HLM的优势在哪里。通过“学生-班级-学校”这样的例子，我非常清晰地理解了层级数据的嵌套结构，以及HLM如何通过引入随机效应来捕捉不同层级之间的变异。在重复测量数据方面，这本书也提供了非常全面的讲解。我曾为如何选择合适的协方差结构而头疼，而本书详尽地分析了各种协方差结构的假设、优缺点，并提供了基于模型拟合和信息准则的选择方法，这让我能够更科学地确定适合自己数据的模型。最令我感到惊喜的是，书中将STaTa软件的操作步骤融会贯通。每一章的理论讲解后，都紧跟着提供了一系列详尽的STaTa代码示例，并且对每一行代码的含义都进行了细致的解释。这对于我来说，简直是无价之宝。我不再需要花费大量的时间去查阅STaTa的帮助文档，也不用担心自己写出的代码会出现语法错误。书中的示例代码，可以直接应用到我的研究数据中，稍作修改即可，这极大地提升了我的学习效率和研究的实践性。我曾按照书中的方法，对我的一个关于客户满意度随时间变化的纵向数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺利，结果的解释也与书中的案例非常相似。这让我对STaTa在HLM和重复测量数据分析上的强大能力有了更深的认识，也让我对自己的研究能力有了更大的信心。这本书的内容非常扎实，从基础的HLM概念到更复杂的模型扩展，再到重复测量数据的各种处理技巧，基本上涵盖了我日常研究中可能遇到的绝大多数情况。而且，它还涉及了一些关于模型诊断和结果解释的内容，这对于确保研究的严谨性和可靠性至关重要。我会在今后的研究中，将这本书作为我的案头必备，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据分析的理解和应用。这本书的价值，远不止于它传授了统计知识，更在于它让我看到了数据分析的魅力，并且赋予了我解决复杂数据问题的能力，这对我未来的学术发展将产生积极而深远的影响。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，就像是为我量身定做的一本学习圣经，它真正解决了我在数据分析领域长期以来困扰我的难题。我一直以来都在从事一些跨时间点的研究，也经常遇到需要分析具有嵌套结构数据的项目，但是对于如何选择合适的模型，以及如何在STaTa软件中实现这些模型，我总是感到力不从心。市面上关于这方面的内容，要么过于理论化，让人望而却步；要么操作性太强，但理论基础又不够扎实，难以深入理解。当我拿到这本书时，我立刻被它独特的内容组织和讲解方式所吸引。作者没有一开始就抛出复杂的公式，而是从非常生活化、易于理解的例子入手，比如学生在不同学校的学习成绩差异，或者病人接受治疗后的康复情况随时间的变化。通过这些鲜活的案例，他成功地将抽象的HLM和重复测量模型变得具体而生动。我尤其欣赏书中对于“层级”概念的阐述，作者将其比喻为“洋葱一层层的结构”，让我瞬间就明白了数据中存在的不同层级以及它们之间的关系。在重复测量数据方面，书中也做了非常详尽的介绍，从如何组织数据，到如何选择不同的协方差结构，再到如何评估模型的拟合优度，作者都进行了细致的讲解。我过去在处理重复测量数据时，常常会因为不确定协方差结构的选择而感到纠结，这本书提供了非常明确的指导，让我能够根据数据的特点做出更科学的判断。而将STaTa软件的操作完美地融入书中，更是这本书最大的亮点。作者在每一章节都提供了相应的STaTa代码示例，并且对代码的每一个部分都进行了详细的解释。这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，简直是太有用了。我不再需要花费大量的时间去摸索STaTa的语法，也不必担心自己写出的代码会出现问题。书中提供的代码可以直接复制粘贴，然后根据自己的数据进行修改，这极大地提升了我的学习效率。我曾经尝试按照书中的例子，对我的一个关于用户行为随时间变化的电子商务数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺利，结果的解释也与书中的案例非常相似，这让我对自己的数据分析能力有了极大的信心。这本书的内容非常全面，从基础的HLM概念到复杂的模型扩展，再到重复测量数据的各种处理技巧，基本上涵盖了我日常研究中可能遇到的绝大多数情况。而且，它还涉及了一些关于模型诊断和结果解释的内容，这对于确保研究的严谨性和可靠性至关重要。我会在今后的研究中，将这本书作为我的案头必备，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据的理解和应用。这本书的价值，不仅仅在于它教授了知识，更在于它点燃了我对数据分析的热情，让我看到了通过科学方法揭示数据背后奥秘的可能性，这对我未来的学术生涯将产生深远的影响。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，对于我这样一个在学术研究道路上摸索多年的研究者来说，无疑是如同及时雨般的存在。我一直以来都在处理一些具有层级结构的数据，比如学生在班级、学校的层级，或者员工在部门、公司的层级，但也常常因为对HLM模型理解不透彻，导致分析结果不够精确，甚至产生误导。更让我头疼的是，许多研究项目都需要追踪同一个体在不同时间点的变化，也就是重复测量数据，而这部分的模型设定和统计推断更是让我费尽心思。市面上关于统计方法的书籍很多，但真正能够深入浅出地讲解HLM和重复测量数据的，并且能与STaTa这样强大的统计软件紧密结合的，却屈指可数。这本书的出现，极大地缓解了我的困境。它从最基础的概念讲起，循序渐进，让我一步步地理解HLM的理论精髓。作者用了很多非常贴切的比喻和生动的案例，比如用“嵌套”来形容层级结构，用“同一棵树上的叶子”来形容同一主体在不同时间点的测量值，这些都帮助我快速地建立了直观的理解。我尤其欣赏书中对于模型设定的解释，无论是随机截距模型、随机斜率模型，还是更复杂的模型，作者都详细地阐述了它们的原理、假设以及适用场景。他并没有仅仅停留在“怎么用”的层面，而是深入到“为什么这么用”，这对于我理解模型的内在机制至关重要。在重复测量数据方面，这本书也提供了非常详尽的讲解。从数据的组织形式，到各种协方差结构（如独立、AR(1)、化合物对称、非结构化等）的比较和选择，再到如何根据研究问题来构建合适的模型，作者都给出了清晰的指导。我过去在这方面总是感到困惑，不知道如何选择最适合自己数据的协方差结构，这本书的详细分析和图表对比，让我豁然开朗，能够更有依据地做出判断。而将STaTa软件的操作完美地融入书中，更是这本书的“点睛之笔”。作者提供了大量实际可操作的代码，并且对每一行代码的含义都做了详尽的解释，让我可以边学边练，大大提高了学习的效率。我不再需要担心代码的语法错误，也不需要花费大量时间去查阅STaTa的帮助文档。书中的示例代码，可以直接应用到我的研究数据中，稍作修改即可，这为我节省了宝贵的研究时间。我曾尝试按照书中的方法，对我的一个关于员工工作满意度的纵向数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺利，结果的解释也与书中的案例非常一致。这让我对STaTa在HLM和重复测量数据分析上的强大能力有了更深的认识。这本书的结构安排也非常合理，逻辑清晰，循序渐进。从基础概念到高级模型，再到模型诊断和结果解释，内容覆盖全面，能够满足不同程度读者的需求。对于我来说，这本书不仅是一本技术手册，更是一本能够启发思考、提升研究能力的指南。我会在后续的研究中，将这本书作为我的常备参考书，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据分析的理解和应用。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，对于我这种在统计分析领域刚起步不久的研究者来说，简直是一本“救命稻草”。我之前接触过一些基础的统计方法，但面对具有层级结构或者时间序列特征的数据时，总是感觉力不从心，不知道如何下手。市面上关于HLM和重复测量数据分析的书籍确实不少，但要么过于理论化，充斥着各种复杂的公式，让人难以理解；要么就是只有软件操作的步骤，缺乏对模型原理的深入讲解，学完之后知其然不知其所以然。这本书的出现，恰好弥补了这些不足。作者以一种非常易于理解的方式，层层递进地讲解了HLM和重复测量模型的核心概念。他并没有一开始就抛出抽象的数学概念，而是通过一系列生动的例子，比如学生在不同班级、不同学校的学习表现差异，或者同一批被试在不同时间点的心理测量得分变化，让我能够非常直观地理解数据的层级结构和时间依赖性。我尤其喜欢书中对“随机效应”的解释，作者用“个性化”来形容随机效应，让我一下子就抓住了它们在模型中的意义——捕捉个体或群体间的异质性。在重复测量数据方面，这本书同样做得非常出色。作者详细介绍了不同协方差结构（如独立、AR(1)、化合物对称等）的特点，以及如何根据数据的散点图和模型拟合结果来选择最合适的协方差结构。这对我来说是极其宝贵的，因为我过去在这方面总是感到非常困惑。更重要的是，这本书将STaTa软件的操作完美地融入到理论讲解之中。在每一章节的理论讲解后，作者都提供了相应的STaTa代码示例，并且对代码的每一个部分都进行了详细的解释。这让我可以边学边练，大大提高了学习的效率。我不再需要花费大量的时间去摸索STaTa的语法，也不必担心自己写出的代码会出现问题。我曾尝试按照书中的例子，对我的一个关于项目进展的纵向数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺利，结果的解释也与书中的案例非常一致。这让我对STaTa在HLM和重复测量数据分析上的强大能力有了更深的认识，也让我对自己的研究能力有了更大的信心。这本书的内容覆盖面很广，从最基础的HLM概念到更复杂的模型扩展，再到重复测量数据的各种处理技巧，基本上涵盖了我日常研究中可能遇到的绝大多数情况。而且，它还涉及了一些关于模型诊断和结果解释的内容，这对于确保研究的严谨性和可靠性至关重要。我会在未来的研究中，将这本书作为我的常备参考书，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据分析的理解和应用。这本书的价值，远不止于它传授了统计知识，更在于它让我看到了数据分析的魅力，并且赋予了我解决复杂数据问题的能力，这对我未来的学术发展将产生积极而深远的影响。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，是我近期阅读过的最有价值的一本统计学专著。一直以来，我在研究中经常会遇到两种典型的数据结构：一是具有层级关系的嵌套数据，二是追踪同一主体在不同时间点的重复测量数据。然而，传统的统计方法在处理这类数据时往往显得力不从心，而HLM和重复测量模型则是我一直想要深入学习的方向。市面上虽然不乏关于HLM和重复测量的数据分析书籍，但要么理论过于晦涩，难以入门；要么软件操作介绍得不够深入，学完之后依然感觉云里雾里。这本书的出现，恰好填补了这一空白。作者的写作风格非常清晰，他并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过一系列非常贴近实际研究的案例，比如探讨不同地区政策对经济增长的影响（地区、省份、国家层级），或者不同治疗方案对患者健康状况随时间的影响，让我能够非常直观地理解HLM和重复测量模型的必要性和优势。我尤其喜欢书中对“随机效应”的讲解，作者将其比喻为“潜藏在数据中的个体差异”，让我一下子就抓住了它的核心含义，理解了HLM如何能够更好地捕捉不同层级之间的异质性。在重复测量数据方面，本书同样提供了极其细致的指导。从数据的组织形式，到各种协方差结构的假设、优缺点，再到如何根据模型拟合结果来选择最合适的协方差结构，作者都进行了深入浅出的讲解。这对我来说是极大的帮助，因为我过去常常在这方面感到困惑，不知道如何选择最适合自己数据的模型。更让我感到惊喜的是，书中将STaTa软件的操作完美地融入到理论讲解之中。每一章节的理论讲解后，都紧跟着提供了一系列详尽的STaTa代码示例，并且对代码的每一个命令、每一个参数都进行了细致的解释。这对我来说，简直是无价之宝。我不再需要花费大量的时间去摸索STaTa的语法，也不必担心自己写出的代码会出现问题。我曾按照书中的示例，对我的一个关于不同教学策略对学生学习动机随时间变化的纵向数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺利，输出的结果也与书中的案例非常相似。这让我对STaTa在处理这类复杂数据时的强大功能有了更深刻的体会，也让我对自己的研究能力有了更大的信心。这本书的内容非常扎实，从基础的HLM概念到更复杂的模型扩展，再到重复测量数据的各种处理技巧，基本上涵盖了我日常研究中可能遇到的绝大多数情况。而且，它还涉及了一些关于模型诊断和结果解释的内容，这对于确保研究的严谨性和可靠性至关重要。我会在今后的研究中，将这本书作为我的案头必备，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据分析的理解和应用。这本书绝对是统计分析领域的一本杰作，对于所有希望深入理解和掌握HLM及重复测量数据分析的研究者来说，都绝对不容错过，它将是你研究道路上的得力助手。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，我必须说，它不仅仅是一本书，更像是我数据分析道路上的一个“指路明灯”。我一直以来都在接触一些具有复杂结构的数据，比如社会调查数据中个体、家庭、社区等多重嵌套的层级，或者医学研究中对同一病人进行多次追踪观察的数据。但是，在如何选择和应用多层次模型（HLM）以及重复测量模型方面，我常常感到困惑和力不从心。市面上关于这方面的书籍确实不少，但要么理论过于抽象，难以理解；要么软件操作介绍得过于简略，学完之后依然感觉迷茫。这本书的出现，完美地解决了我的困境。作者的行文风格非常亲切，他并没有一开始就抛出艰深的数学公式，而是通过一系列生动形象的研究案例，比如不同班级教师的教学风格对学生学习成绩的影响，或者不同国家地区的经济政策对民生水平的影响，让我能够非常直观地理解HLM的精髓。我尤其喜欢书中对“层级”的解释，作者将其比喻为“洋葱的一层层结构”，让我瞬间就明白了数据中存在的不同层级以及它们之间的关系。在重复测量数据方面，本书也提供了极为详尽的指导。从数据的组织形式，到各种协方差结构的假设、优缺点，再到如何根据模型拟合结果来选择最合适的协方差结构，作者都进行了深入浅出的讲解。这对我来说是极大的帮助，因为我过去常常在这方面感到困惑，不知道如何选择最适合自己数据的模型。更让我感到惊喜的是，书中将STaTa软件的操作完美地融入到理论讲解之中。每一章节的理论讲解后，都紧跟着提供了一系列详尽的STaTa代码示例，并且对代码的每一个命令、每一个参数都进行了细致的解释。这对我来说，简直是无价之宝。我不再需要花费大量的时间去摸索STaTa的语法，也不必担心自己写出的代码会出现问题。我曾按照书中的示例，对我的一个关于不同运动项目对青少年身体素质随时间变化的纵向数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺利，输出的结果也与书中的案例非常相似。这让我对STaTa在处理这类复杂数据时的强大功能有了更深刻的体会，也让我对自己的研究能力有了更大的信心。这本书的内容非常扎实，从基础的HLM概念到更复杂的模型扩展，再到重复测量数据的各种处理技巧，基本上涵盖了我日常研究中可能遇到的绝大多数情况。而且，它还涉及了一些关于模型诊断和结果解释的内容，这对于确保研究的严谨性和可靠性至关重要。我会在今后的研究中，将这本书作为我的案头必备，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据分析的理解和应用。这本书的价值，远不止于它传授了统计知识，更在于它点燃了我对数据分析的热情，让我看到了通过科学方法揭示数据背后奥秘的可能性，这对我未来的学术发展将产生积极而深远的影响。
评分我个人在接触《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书之前，对于复杂的统计模型，尤其是那些需要考虑数据嵌套结构或者时间序列特征的模型，一直感觉隔靴搔痒，总是在关键时刻卡住，无法深入挖掘数据的潜力。阅读这本书的体验，简直就像是为我打开了一扇原本紧锁的门，让我看到了数据背后更深层次的规律。作者的写作方式非常接地气，他并没有一开始就抛出大量晦涩的数学公式，而是从最基本的问题入手，例如“我们为什么要使用多层次模型？”、“重复测量数据有哪些特点？”。通过一系列贴近实际研究场景的例子，比如学生在不同班级、不同学校的表现差异，或者同一个病人随时间推移的病情变化，他成功地将抽象的概念形象化了。我尤其喜欢书中关于“层次”的解释，作者将“层次”类比为层层嵌套的盒子，非常形象地说明了数据中存在的层级关系，而HLM正是处理这种层级关系的最佳工具。对于重复测量数据，书中也花了大量的篇幅进行阐述。从数据的基本结构，到各种协方差结构的假设（独立、AR(1)、化合物对称等），再到如何通过模型拟合和信息准则来选择最合适的协方差结构，作者都进行了非常细致的讲解。我过去在处理重复测量数据时，常常纠结于协方差结构的设定，不知道该如何选择，这本书提供了非常明确的判断依据和操作步骤，让我不再感到茫然。当然，这本书最大的亮点之一，就是它与STaTa软件的完美结合。在每一章节的理论讲解之后，作者都会提供相应的STaTa代码示例，并且对代码的每一个部分进行详细的解释。这对于我来说，简直是无价之宝。过去学习统计软件，我常常是看书上的理论，然后自己尝试着在软件里敲代码，结果常常是碰壁或者效果不佳。这本书提供的现成代码，不仅可以直接套用，还能让我理解代码背后的逻辑，从而学会举一反三。例如，在构建一个随机斜率模型时，书中提供的STaTa代码，能够让我清晰地看到如何指定随机截距和随机斜率，以及如何通过`REML`选项来估计模型参数。这种“理论+实践”的模式，大大提升了我的学习效率和学习效果。而且，作者在选择STaTa的命令时，也考虑到了新手可能遇到的问题，尽量使用了一些比较直观和易于理解的命令。我曾尝试过按照书中的例子，在我的实际数据上进行分析，发现效果非常好。模型拟合得很快，结果的解释也与书中的案例非常相似，这让我对自己的分析能力有了极大的信心。这本书的内容非常全面，从最基础的HLM概念，到更复杂的模型扩展，再到重复测量数据的各种处理技巧，基本上涵盖了我日常研究中可能遇到的绝大多数情况。而且，它还涉及了一些关于模型诊断和结果解释的内容，这对于确保研究的严谨性和可靠性至关重要。我会在后续的研究中，将这本书作为我的案头必备，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据的理解。这本书的价值，不仅仅在于它教授了知识，更在于它点燃了我对数据分析的热情，让我看到了通过科学方法揭示数据背后奥秘的可能性。
评分《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》这本书，我真的要好好夸赞一番！对于我这样一直以来在处理纵向数据和分组数据时感到头疼的研究者来说，这本书简直就像是一场及时雨。市面上关于统计模型的书籍汗牛充栋，但要找到一本既能深入讲解HLM和重复测量模型理论，又能详细指导STaTa软件操作的书，确实不容易。《多层次模型(HLM)及重复测量：使用STaTa》做到了这一点。作者的讲解方式非常清晰易懂，他没有一开始就堆砌枯燥的数学公式，而是从最贴近实际研究的案例入手，比如学生在不同班级、不同学校的学习成绩差异，或者是同一个体在不同时间点的健康指标变化。这些生动的例子，让我很快就理解了HLM和重复测量数据的基本概念和必要性。我尤其欣赏书中对“层级”的解释，作者用“嵌套”这个词来形容，让我瞬间就明白了数据中存在的层级关系，以及HLM如何能更好地捕捉到这种关系。在重复测量数据方面，书中也做了非常详尽的介绍，从数据的组织形式，到各种协方差结构的假设和选择，再到如何评估模型的拟合优度，作者都给出了非常实用的指导。这对我来说是莫大的帮助，因为我过去在处理重复测量数据时，常常会为如何选择合适的协方差结构而纠结。最让我感到惊喜的是，这本书将STaTa软件的操作完美地融入了理论讲解之中。每一章的理论讲解后，都紧跟着提供了详细的STaTa代码示例，并且对代码的每一个部分都进行了细致的解释。这大大降低了我的学习门槛，我不再需要花费大量时间去查阅STaTa的帮助文档，也不用担心自己写出的代码会出现问题。我曾尝试按照书中的示例，对我的一个关于员工绩效随时间变化的纵向数据进行分析，结果发现模型拟合得非常顺利，输出的结果也与书中的案例非常相似。这让我对STaTa在处理这类复杂数据时的强大功能有了更深刻的体会，也让我对自己的研究能力有了更大的信心。这本书的内容非常扎实，从基础的HLM概念到更复杂的模型扩展，再到重复测量数据的各种处理技巧，基本上涵盖了我日常研究中可能遇到的绝大多数情况。而且，它还涉及了一些关于模型诊断和结果解释的内容，这对于确保研究的严谨性和可靠性至关重要。我会在今后的研究中，将这本书作为我的案头必备，反复研读，不断深化对HLM和重复测量数据分析的理解和应用。这本书的价值，远不止于它传授了统计知识，更在于它点燃了我对数据分析的热情，让我看到了通过科学方法揭示数据背后奥秘的可能性，这对我未来的学术发展将产生积极而深远的影响。
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