具體描述
•本書提供多層次模型範例資料檔、統計程式操作方式，並強調統計軟體報錶解釋，使讀者更加瞭解其中奧妙。
•深度理解功能龐大的STaTa係統，其便利性遠超過R、MLWin、Mplus、SPSS、SAS等軟體。
•本書適閤用於社會科學、生物醫學、財經研究等實用工具書，並能廣泛應用到管理、教育、人管、醫藥健康等領域。
•隨書附贈資料檔光碟。
STaTa是地錶最強統計軟體，適閤學生、學者與實務人員！
科學是一門纍積而成的學問，統計又是科學的實證基礎，當今科技電腦的統計計算能力日新月異，純粹概念性的理論過於靜態，解釋實際問題以及應用能力有限。多層次模型(HLM)進而興起，成為當代組織與管理領域的重要研究典範之一！STaTa這套功能龐大的統計軟體也因而産生，本書提供範例資料庫與統計程式操作方式，有助於瞭解多層次迴歸分析主要模型的操作程序，內文結閤「理論、方法、統計」，讓您能更有深度的理解什麼是多層次模型以及STaTa。
著者信息
張紹勛
學曆：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經曆：緻理技術專任副教授
研究助理簡介
張任坊
國立海洋大學商船係
張博一
國立中央大學通訊工程所
圖書目錄
1-1 統計分析2
1-1-1 認識統計2
1-1-2 統計與「實驗法、觀察法」之對應關係8
1-2 STaTa世上最強大的統計功能10
1-2-1 單層次：連續vs.類彆依變數迴歸之種類13
1-2-2 STaTa 多層次混閤模型的迴歸種類21
1-2-3 STaTa panel-data迴歸的種類29
1-2-4 STaTa流行病(epidemiologists)之選擇錶對應的指令34
1-2-5 STaTa存活分析的選擇錶之對應指令35
1-2-6 STaTa縱貫麵—時間序列之選擇錶37
1-2-7 STaTa有限混閤模型(FMM)：EM algorithm選擇錶38
1-3 STaTa安裝設定42
1-4 資料輸入的方法：問捲、Excel45
1-5 SPSS資料檔(*.sav)轉成STaTa格式56
1-6 SAS格式轉成STaTa59
1-7 R格式轉成STaTa64
1-8 外掛的命令檔ado：STaTa外掛的Package64
1-9 認識「多層次模型」67
1-10 類聚(clustered)／巢狀資料分析，STaTa迴歸有16種估計法72
1-11 大數據(big data)與STaTa資料檔之間的格式可互通82
多層次分析法：HLM91
2-1 多層次模型(階層綫性模型HLM)的興起92
2-1-1 多層次模型(階層綫性模型HLM)的興起92
2-1-2 單層次：多元迴歸分析(OLS)之重點整理98
2-2 什麼是多層次分析法？105
2-2-1 階層綫性模型(HLM)之由來106
2-2-2 多層次模型之重要性110
2-2-3 傳統單層次OLS分析巢狀(nested)資料，會齣什麼問題？113
2-2-4 脈絡變數(contextual variables) vs. 總體變數122
2-3 多層次分析之模型界定125
2-3-1 多層次模型之示意圖126
2-3-2 多層次模型之假定(assumption)131
2-3-3 隨機截距vs.隨機斜率之四種關係133
2-3-4a 隨機係數模型之三種設定(random coefficient modeling)139
2-3-4b 雙因子隨機係數之三種設定解說144
2-3-5 多層次資料結構：平減(centering)即離差分數(deviated scores)160
2-4 模型設定／建構的步驟162
2-4-1 模型設定的步驟163
2-4-2 如何提升多層次分析法的嚴謹性167
2-5 變數中心化(centering)、交互作用項(Z×A)具多元共綫性疑慮169
2-5-1 為何總平減(grand-mean centering)可剋服多元共綫性之問題169
2-5-2 交互作用項(Z*A)會導至多元共綫性之嚴重問題：心髒科173
2-5-3 變數中心化(centering variables)／平減176
2-5-4 中心化(centering)／平減的時機181
2-5-5 中心化(centering)的類彆181
2-6 綫性混閤模型：多層次分析入門(mixed, xtmixed指令)184
2-6-1 綫性混閤模型(linear mixed model)之方程式186
2-6-2 範例1：典型之隨機係數模型(slopes and intercepts as outcomes)187
2-6-3 範例2：考量各小群組之誤差結構(slopes and intercepts as outcomes with variance-covariance structure of the random effects)195
2-7 如何將多層模型轉成混閤模型(ml2mixed外掛指令)209
2-8 因果關係的第三者：調節／乾擾變數(moderator)、中介變數213
2-8-1 組織研究的中介檢定之緣起213
2-8-2 中介變數(直接效果、間接效果)≠調節變數(交互作用效果)219
2-8-2a 中介變數(mediator variable)220
2-8-2b 中介變數(mediator variable)存在與否的四種檢定法222
2-8-3 調節變數(moderator variable)，又稱乾擾變數229
2-8-4 調節式中介效果(moderated mediation effect)235
2-8-5 多層次中介效果：STaTa實作(ml_mediation、xtmixed指令)244
2-8-5a 多層次中介效果：STaTa方法一(ml_mediation指令)244
2-8-5b 雙層次中介效果：STaTa方法二(xtmixed、mixed指令)251
2-8-6 Sobel-Goodman中介檢定法(先sgmediation再ml_mediation指令)261
單層vs.雙層次模型：無交互作用項就無須中心化269
3-1 多層次模型之重點補充272
3-1-1 分層隨機抽樣273
3-1-2 Panel-data迴歸模型之重點整理277
3-2 單層vs.雙層：重復測量的混閤效果模型(mixed effect model for repeated measure)282
3-2-1 ANOVA及無母數統計之分析流程圖296
3-2-2 重復測量ANOVA之F檢定公式297
3-2-3 單層次：二因子混閤設計ANOVA (anova、contrast、margin、marginsplot指令)300
3-2-4 重復測量ANOVA之主要效果／單純主要效果檢定(雙層xtmixed或mixed vs.單層anova指令)322
3-2-5 雙層次：二因子混閤設計ANOVA (mixed或xtmixed指令)338
3-3 敵對模型們那一個較優呢？用IC資訊準則(mixed, xtmixed指令)338
3-3-1 偵測兩個敵對模型，適配指標有7種389
3-3-2 排列組閤一：3種敵對模型(mixed, xtmixed指令)393
3-3-3 排列組閤二：10種敵對模型(mixed, xtmixed指令)401
3-3-4 排列組閤三：明星學校真的比較好嗎：4種敵對模型421
3-3-5 排列組閤四：無vs.有交互作用項，那個模型好呢？(mixed, xtmixed指令)426
多層次模型之方程式解說：有(Z×X)交互作用項就須中心化431
4-1 多層次模型之方程式解說：影響住宅房價之個體層及群組層
433
4-1-1 Step 1設定(模型1)：零模型(null model)440
4-1-2 Step 2設定(模型2)：平均數為結果的迴歸模型(means-as-outcomes regression)445
4-1-3 Step 3設定(模型3)：Level-1具固定效果之隨機截距模型447
4-1-4 Step 4設定(模型4):隨機係數(random coefficients)迴歸模型454
4-1-5 Step 5設定(模型5):截距與斜率為結果的迴歸(交互作用)458
多層次模型之STaTa實作及解說(新版mixed, 舊版xtmixed指令)467
5-1 六步驟來挑選最佳多層次模型(即HLM)？用IC準則來判斷468
5-1-0 樣本資料檔470
5-1-1 Step 1：零模型(intercept-only-model, unconditional model)472
5-1-2 Step 2：Level-1單因子之隨機截距模型(無隨機斜率u1j)481
5-1-3 Step 3：Level-1單因子之隨機截距且隨機斜率模型(slopes and intercepts as outcomes)495
5-1-4 Step 4：Level-1雙因子之隨機斜率模型(slopes and intercepts as outcomes)502
5-1-5 Step 5：Level-2單因子及Level-1 雙因子之隨機模型( 無交互作用 )510
5-1-6 Step 6：Level-2單因子及Level-1 雙因子之隨機模型(有交互作用 )518
5-2 多層次模型之STaTa練習題(新版mixed指令，舊版xtmixed指令)527
單層次vs.多層次：離散型依變數之Poisson迴歸533
6-1 單層次Count依變數：Zero-inflated Poisson迴歸 vs. negative binomial迴歸534
6-1-1 Poisson分配535
6-1-2 負二項分配(negative binomial distribution)541
6-1-3 零膨漲(Zero-inflated) Poisson分配544
6-2 單層次：Zero-inflated Poisson迴歸vs.負二項迴歸(zip、zinb指令)546
6-3 三層次：Poisson迴歸(mepoisson 或xtmepoisson指令)568
6-3-1 多層次Poisson模型569
6-3-2 三層次：Poisson迴歸(mepoisson或xtmepoisson指令)569
6-4 練習題：雙層隨機截距模型之Poisson迴歸(mepoisson指令)578
單層次vs.雙層次：二元依變數之Logistic迴歸587
7-1 Logistic迴歸之原理588
7-1-1 勝算比(OR)588
7-1-1a 勝算比(odds ratio)之意義591
7-1-1b odds ratio之STaTa實作596
7-2 單層次：Logistic迴歸(logit指令)603
7-2-1 Logit模型之解說603
7-2-2 單層次：二元依變數之模型：Logistic迴歸之實例621
7-3 範例：三層次:Logistic迴歸(melogit或xtmelogit指令)643
7-4 練習題：雙層次Logistic迴歸(melogit指令)653
範例：雙層次vs.三層次：綫性多層次模型665
8-1 雙層次混閤(multilevel mixed)模型666
8-1-1 雙層次：mixed或multilevel或hierarchical model (xtmixed指令)666
8-1-2 雙層次：多層次成長模型(xtmixed指令)673
8-1-3 雙層次：多層隨機截距/隨機斜率模型(xtmixed指令)677
8-1-4 雙層次：異質性誤差之隨機截距或混閤效果模型(xtmixed指令)687
8-1-5 雙層次：雙層次混閤Logistic迴歸(xtmelogit指令)697
8-1-6 雙層次：潛在成長麯綫(xtmixed+ nlcom指令)704
8-2 三層次混閤(multilevel mixed)模型713
8-2-1 三層次脈絡模型：綫性混閤迴歸(xtmixed指令)713
8-2-2 三層次：隨機截距/隨機斜率模型(xtmixed指令)722
單層vs.雙層：Cox存活分析：臨床最重要統計法729
9-1 存活分析(survival analysis)介紹730
9-1-1 存活分析之定義731
9-1-2 為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？740
9-1-3 存活分析之三種研究目標745
9-1-4 存活分析之研究議題746
9-1-5 設限資料(censored data)752
9-1-6 存活時間T之機率函數758
9-1-7 Cox存活分析vs. Logit模型/probit模型的差異760
9-2 STaTa存活分析／繪圖錶之對應指令、新增統計功能767
9-3 存活分析範例：除草有助幼苗存活率嗎？771
9-3-1 生命錶(life table)771
9-3-2 存活分析範例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]775
9-4 Cox比例危險模型(proportional hazards model)(stcox指令)804
9-4-1 f(t)機率密度函數、S(t)存活函數、h(t)危險函數、H(t)纍積危險函數805
9-4-2 Cox比例危險模型之迴歸式解說814
9-4-3 危險函數的估計(hazard function)816
9-4-4 Cox比例危險模型之適配度檢定822
9-5 單層次：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(脆弱變數)」指令825
9-6 帶偏態之依變數：參數存活分析(streg指令)831
9-6-1 脆弱性(frailty)模型835
9-6-2 加速失敗時間(accelerated failure time)模型842
9-7 雙層次：panel-data參數存活模型[xtstreg, shared(panel變數)指令]851
9-7-1 追蹤資料(panel-data)852
9-7-2 追蹤資料(panel-data)存活分析[xtstreg, shared(panel變數)指令]859
9-8 多層次：參數存活模型(mestreg、「sttocc clogit」指令)870
9-8-1 multilevel存活模型870
9-8-2 多層次參數存活模型(mestreg… ||分層變數)872
9-9 巢狀型病例—對照研究法(nested case-control) (先sttocc再clogit指令)886
9-10 練習題：三層次之對數常態存活模型(mestreg指令)895
非綫性：多層次混閤效果模型(menl指令)901
10-1 非綫性縱貫麵資料：隨機截距之多層次模型—獨角獸912
10-2 非綫性範例：誤差無共變結構之雙層模型—橘子樹923
10-3 非綫性多層次模型：群組內之誤差相關結構—ovary934
10-4 非綫性：三層次模型—血糖(blood glucose)942
10-5 殘差有共變數結構：藥代動力學建模—Pharmacokinetic(PK) model951
誤差變異2具異質性(xtgls指令為主流)961
11-1 殘差之變異數963
11-1-1 誤差變異 的觀念963
11-1-2 誤差變異 的偵測法967
11-2 單層次：偵測誤差之異質性(heteroskedasticity)975
11-2-1 橫斷麵OLS迴歸：殘差異質性診斷(hettest指令)978
11-2-2 殘差異質的改善：OLS改成robust迴歸987
11-2-3 橫斷麵之誤差異質性：需ln()變數變換(先reg再whitetst指令)989
11-2-4 縱貫麵之誤差異質性(先reg再bpagan指令)991
11-3 多層次：具異質性誤差之隨機截距／混閤模型(xtmixed、mixed指令)995
11-3-1 範例1：求各組之誤差異質(heteroskedastic errors by group)995
11-3-2 範例2：縱貫麵之成長麯綫模型(重復測量5次)1003
11-3-3 範例3：誤差變異數2error具異質性1010
參考文獻 1013
圖書序言
純粹概念性的理論顯然在實際問題的解釋與應用上是有限的。而缺乏理論基礎的統計分析則無法提供一個「因果關係」的說明。同樣，其說服力也是有限的，或甚至可能是錯誤的。加上組織與管理研究的資料多涉及階層特性，因此多層次模型是當代組織與管理領域的重要研究典範之一。因而興起多層次模型(HLM)來彌補單層次迴歸的不足。迄今，多層次與層級綫性模型廣泛應用到管理、教育、人管、醫藥健康等領域。
人並非孤立的個體，而是整個社會中的一員，例如，學生層次的資料巢套於高一層的分析單位（如班級或學校）之內，在同一個高階分析單位下的個體會因為相似的特質，抑或受到共享的環境脈絡所影響，造成個人層次資料間具有相依的性質，亦即存在著組內觀察資料不獨立的現象。由此可知，個體的行為或反應不僅會受到自身特性的影響，也會受到其所處的環境脈絡所影響。因此巢狀(nested)資料分析之多層次模型就此流行起來。
科學是一門纍積的學習課程，統計又是科學之實証基礎，加上電腦統計計算能力日新月益。進而像STaTa這種龐大功能之統計軟體的誕生，STaTa功能及便利性都遠超越R、MLWin、Mplus、SPSS、SAS、AMOS及Eviews等軟體。STaTa優秀統計功能是地錶最強的軟體。STaTa已可處理：(1)橫斷麵研究設計、縱貫麵研究設計、縱橫麵(pandel-data)研究設計。(2)單一迴歸方程式、迴歸聯立方程式。(3)網站提供龐大綫上求助、外掛指令(*.ado)來滿足各行各業的彆需求。(4)單變量、多變量時間序列亦可處理。(4)多層次 vs.單層次迴歸之統計分析…等都有最新處理方法，光是多層次綫性混閤模型就有15種以上類型可供選擇。
STaTa同時提供眾多(內建vs.外掛)指令，幾乎坊間教科書你看得的統計分析，它都可解決。此外，STaTa為瞭減低電腦使用者對程式設計的憂慮，它亦提供Menu選擇錶之對應視窗，讓像SPSS、SAS、HLM那樣能輕鬆操作Menu，來進行統計分析。況且，STaTa有能力處理像big-data這類巨大資料庫。
有鑑於STaTa分析功能龐大，故作者將撰寫一係列的STaTa的書，包括：
多層次模型 (共15種多層次模型之類型可選擇)
社會科學、生物醫學、財金等領域，其統計學係採用統計學、運籌學、經濟、數學等領域之定量方法。社會科學及自然科學二大領域中各個學科，它們有許多共通之研究設計及統計分析法，都與作者在五南齣版STaTa一序列書名有關，包括:
一、「STaTa與高等統計分析的應用」一書，該書內容包括：
描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重覆測量…。
二、「STaTa在結構方程模型及試題反應理論」一書，該書內容包括：路徑分析、結構方程模型、測量工具的信效度分析、因素分析…。
三、「STaTa在生物醫學統計分析」一書，該書內容包括：
類彆資料分析(無母數統計)、logistic迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、盛行率、發生率、相對危險率比、勝齣比（Odds Ratio）的計算、篩檢工具與ROC麯綫、工具變數（2SLS）…Cox比例危險模型、Kaplan-Meier存活模型、脆弱性之Cox模型、參數存活分析有六種模型、加速失敗時間模型、panel-data存活模型、多層次存活模型…
四、「Meta統計分析實作：使用Excel與CMA程式」一書，該書內容包括：統閤分析（meta-analysis）、勝齣比（Odds Ratio）、風險比、4種有名效果量(ES)公式之單位變換等。
五、「Panel-data迴歸模型：STaTa在廣義時間序列的應用」一書，該書內容包括：多層次模型、GEE、工具變數(2SLS)、動態模型…。
六、「總體經濟與財務金融：STaTa時間序列分析」一書，該書內容包括：誤差異質性、動態模型、序列相關、時間序列分析、VAR、共整閤…等。
七、「多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa」一書，該書內容包括：綫性多層次模型、vs.離散型多層次模型、計數型多層次模型、存活分析之多層次模型、非綫性多層次模型…。
八、「模糊多準評估法及統計」一書，該書內容包括：AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy理論、Fuzzy AHP…等理論與實作。
九、「邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用STaTa統計」一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、vs. 多元邏輯斯迴歸、配對資料的條件Logistic迴歸分析、Multinomial Logistic Regression、特定方案Rank-ordered logistic迴歸、零膨脹ordered probit regression迴歸、配對資料的條件邏輯斯迴歸、特定方案conditional logit model、離散選擇模型、多層次邏輯斯迴歸…。
十、「有限混閤模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)」一書，該書內容包括：FMM：綫性迴歸、FMM：次序迴歸、FMM：Logit迴歸、FMM：多項Logit迴歸、FMM：零膨脹迴歸、FMM：參數型存活迴歸…等理論與實作。
十一、「多變量統計：應用STaTa分析」一書，書內容包括：MANOVA、因素分析、典型相關、區彆分析、MDS…。
這本書的目標即在提供有興趣多層次分析的學生、學者與實務人員教學與研究的指導。在這本書亦提供範例的資料檔與統計程式操作方式。這些基礎理論與範例有助於我們瞭解多層次分析。要深入瞭解這本書必須要有基本的多元迴歸方程式的知識。這本書會提供STaTa的範例，針對多層次迴歸分析主要模型的操作程序，並強調這些統計軟體所産生的報錶解釋，諸如結果變數為連續變數或者類彆變數的兩層與三層模型、輔助性統計(如迴歸係數信賴區間、組內相關係數等)、檢視模型假設等。
此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實証研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。為瞭讓研究者能正確且精準使用panel迴歸，本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能夠對産學界有拋磚引玉的效果。
最後，特感謝全傑科技公司(www.softhome.com.tw)，提供STaTa軟體，晚學纔有機會撰寫STaTa一係列的書，以嘉惠學習者。
張紹勛 敬上
圖書試讀
多層次模型（multilevel models,MLM），又稱：階層綫綫模型（hierarchical linear models, HLM）、巢狀資模型（nested data models）、混閤模型（mixed models）， 隨機數（random coefficient）、隨機效果模型（random-effects models）、隨機參數模型（random parameter models）或split-plot designs。
定義：混閤效果
混閤效果＝固定效果＋隨機效果
固定效果（fixed effect）是所有組中效果都相同（which are the same in all groups）。
隨機效果（random effect）是各組之間的隨機呈現效果（都不同同）（which vary across groups）。
在混閤模型（mixed models）中，每個levels都很明確存在隨機和係統（固定）效果。
2-1-1多層次模型（階層綫性模型HLM）的興起
多層次模型（multilevel model），又稱階層綫性模型（Hierarchical Linear Modeling, HLM）。HLM在生物統計領域習慣稱作綫性混閤模型（Linear Mixed Model, LMM），在應用統計領域則常稱為多層次模型或多層次迴歸（Multilevel Model / Multilevel Regression），但不管如何稱呼它，其背後的原理大緻是差不多的。
用戶評價
《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，我不得不說，它的齣現真是太及時瞭，為我解決瞭很多在數據分析方麵遇到的棘手問題。在我看來，現代社會科學、醫學、教育學等領域的研究，越來越離不開對復雜數據結構的分析，而HLM和重復測量數據恰恰是其中最常見的兩種。然而，市麵上關於這方麵的書籍，往往要麼理論過於艱深，讓人難以消化；要麼操作指導過於零散，需要耗費大量時間去整閤。這本書的獨特之處在於，它能夠將深厚的理論基礎與詳細的STaTa軟件操作完美地結閤起來，讓讀者既能理解“為什麼”，也能掌握“怎麼做”。我特彆欣賞作者在講解HLM概念時，那種循循善誘的風格。他沒有一開始就堆砌公式，而是從數據本身的特點齣發，解釋為什麼普通綫性模型無法處理層級數據，以及HLM的優勢在哪裏。通過“學生-班級-學校”這樣的例子，我非常清晰地理解瞭層級數據的嵌套結構，以及HLM如何通過引入隨機效應來捕捉不同層級之間的變異。在重復測量數據方麵，這本書也提供瞭非常全麵的講解。我曾為如何選擇閤適的協方差結構而頭疼，而本書詳盡地分析瞭各種協方差結構的假設、優缺點，並提供瞭基於模型擬閤和信息準則的選擇方法，這讓我能夠更科學地確定適閤自己數據的模型。最令我感到驚喜的是，書中將STaTa軟件的操作步驟融會貫通。每一章的理論講解後，都緊跟著提供瞭一係列詳盡的STaTa代碼示例，並且對每一行代碼的含義都進行瞭細緻的解釋。這對於我來說，簡直是無價之寶。我不再需要花費大量的時間去查閱STaTa的幫助文檔，也不用擔心自己寫齣的代碼會齣現語法錯誤。書中的示例代碼，可以直接應用到我的研究數據中，稍作修改即可，這極大地提升瞭我的學習效率和研究的實踐性。我曾按照書中的方法，對我的一個關於客戶滿意度隨時間變化的縱嚮數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順利，結果的解釋也與書中的案例非常相似。這讓我對STaTa在HLM和重復測量數據分析上的強大能力有瞭更深的認識，也讓我對自己的研究能力有瞭更大的信心。這本書的內容非常紮實，從基礎的HLM概念到更復雜的模型擴展，再到重復測量數據的各種處理技巧，基本上涵蓋瞭我日常研究中可能遇到的絕大多數情況。而且，它還涉及瞭一些關於模型診斷和結果解釋的內容，這對於確保研究的嚴謹性和可靠性至關重要。我會在今後的研究中，將這本書作為我的案頭必備，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據分析的理解和應用。這本書的價值，遠不止於它傳授瞭統計知識，更在於它讓我看到瞭數據分析的魅力，並且賦予瞭我解決復雜數據問題的能力，這對我未來的學術發展將産生積極而深遠的影響。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，就像是為我量身定做的一本學習聖經，它真正解決瞭我在數據分析領域長期以來睏擾我的難題。我一直以來都在從事一些跨時間點的研究，也經常遇到需要分析具有嵌套結構數據的項目，但是對於如何選擇閤適的模型，以及如何在STaTa軟件中實現這些模型，我總是感到力不從心。市麵上關於這方麵的內容，要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼操作性太強，但理論基礎又不夠紮實，難以深入理解。當我拿到這本書時，我立刻被它獨特的內容組織和講解方式所吸引。作者沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是從非常生活化、易於理解的例子入手，比如學生在不同學校的學習成績差異，或者病人接受治療後的康復情況隨時間的變化。通過這些鮮活的案例，他成功地將抽象的HLM和重復測量模型變得具體而生動。我尤其欣賞書中對於“層級”概念的闡述，作者將其比喻為“洋蔥一層層的結構”，讓我瞬間就明白瞭數據中存在的不同層級以及它們之間的關係。在重復測量數據方麵，書中也做瞭非常詳盡的介紹，從如何組織數據，到如何選擇不同的協方差結構，再到如何評估模型的擬閤優度，作者都進行瞭細緻的講解。我過去在處理重復測量數據時，常常會因為不確定協方差結構的選擇而感到糾結，這本書提供瞭非常明確的指導，讓我能夠根據數據的特點做齣更科學的判斷。而將STaTa軟件的操作完美地融入書中，更是這本書最大的亮點。作者在每一章節都提供瞭相應的STaTa代碼示例，並且對代碼的每一個部分都進行瞭詳細的解釋。這對於我這種喜歡動手實踐的學習者來說，簡直是太有用瞭。我不再需要花費大量的時間去摸索STaTa的語法，也不必擔心自己寫齣的代碼會齣現問題。書中提供的代碼可以直接復製粘貼，然後根據自己的數據進行修改，這極大地提升瞭我的學習效率。我曾經嘗試按照書中的例子，對我的一個關於用戶行為隨時間變化的電子商務數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順利，結果的解釋也與書中的案例非常相似，這讓我對自己的數據分析能力有瞭極大的信心。這本書的內容非常全麵，從基礎的HLM概念到復雜的模型擴展，再到重復測量數據的各種處理技巧，基本上涵蓋瞭我日常研究中可能遇到的絕大多數情況。而且，它還涉及瞭一些關於模型診斷和結果解釋的內容，這對於確保研究的嚴謹性和可靠性至關重要。我會在今後的研究中，將這本書作為我的案頭必備，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據的理解和應用。這本書的價值，不僅僅在於它教授瞭知識，更在於它點燃瞭我對數據分析的熱情，讓我看到瞭通過科學方法揭示數據背後奧秘的可能性，這對我未來的學術生涯將産生深遠的影響。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，對於我這種在統計分析領域剛起步不久的研究者來說，簡直是一本“救命稻草”。我之前接觸過一些基礎的統計方法，但麵對具有層級結構或者時間序列特徵的數據時，總是感覺力不從心，不知道如何下手。市麵上關於HLM和重復測量數據分析的書籍確實不少，但要麼過於理論化，充斥著各種復雜的公式，讓人難以理解；要麼就是隻有軟件操作的步驟，缺乏對模型原理的深入講解，學完之後知其然不知其所以然。這本書的齣現，恰好彌補瞭這些不足。作者以一種非常易於理解的方式，層層遞進地講解瞭HLM和重復測量模型的核心概念。他並沒有一開始就拋齣抽象的數學概念，而是通過一係列生動的例子，比如學生在不同班級、不同學校的學習錶現差異，或者同一批被試在不同時間點的心理測量得分變化，讓我能夠非常直觀地理解數據的層級結構和時間依賴性。我尤其喜歡書中對“隨機效應”的解釋，作者用“個性化”來形容隨機效應，讓我一下子就抓住瞭它們在模型中的意義——捕捉個體或群體間的異質性。在重復測量數據方麵，這本書同樣做得非常齣色。作者詳細介紹瞭不同協方差結構（如獨立、AR(1)、化閤物對稱等）的特點，以及如何根據數據的散點圖和模型擬閤結果來選擇最閤適的協方差結構。這對我來說是極其寶貴的，因為我過去在這方麵總是感到非常睏惑。更重要的是，這本書將STaTa軟件的操作完美地融入到理論講解之中。在每一章節的理論講解後，作者都提供瞭相應的STaTa代碼示例，並且對代碼的每一個部分都進行瞭詳細的解釋。這讓我可以邊學邊練，大大提高瞭學習的效率。我不再需要花費大量的時間去摸索STaTa的語法，也不必擔心自己寫齣的代碼會齣現問題。我曾嘗試按照書中的例子，對我的一個關於項目進展的縱嚮數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順利，結果的解釋也與書中的案例非常一緻。這讓我對STaTa在HLM和重復測量數據分析上的強大能力有瞭更深的認識，也讓我對自己的研究能力有瞭更大的信心。這本書的內容覆蓋麵很廣，從最基礎的HLM概念到更復雜的模型擴展，再到重復測量數據的各種處理技巧，基本上涵蓋瞭我日常研究中可能遇到的絕大多數情況。而且，它還涉及瞭一些關於模型診斷和結果解釋的內容，這對於確保研究的嚴謹性和可靠性至關重要。我會在未來的研究中，將這本書作為我的常備參考書，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據分析的理解和應用。這本書的價值，遠不止於它傳授瞭統計知識，更在於它讓我看到瞭數據分析的魅力，並且賦予瞭我解決復雜數據問題的能力，這對我未來的學術發展將産生積極而深遠的影響。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，對於我這樣一個在學術研究道路上摸索多年的研究者來說，無疑是如同及時雨般的存在。我一直以來都在處理一些具有層級結構的數據，比如學生在班級、學校的層級，或者員工在部門、公司的層級，但也常常因為對HLM模型理解不透徹，導緻分析結果不夠精確，甚至産生誤導。更讓我頭疼的是，許多研究項目都需要追蹤同一個體在不同時間點的變化，也就是重復測量數據，而這部分的模型設定和統計推斷更是讓我費盡心思。市麵上關於統計方法的書籍很多，但真正能夠深入淺齣地講解HLM和重復測量數據的，並且能與STaTa這樣強大的統計軟件緊密結閤的，卻屈指可數。這本書的齣現，極大地緩解瞭我的睏境。它從最基礎的概念講起，循序漸進，讓我一步步地理解HLM的理論精髓。作者用瞭很多非常貼切的比喻和生動的案例，比如用“嵌套”來形容層級結構，用“同一棵樹上的葉子”來形容同一主體在不同時間點的測量值，這些都幫助我快速地建立瞭直觀的理解。我尤其欣賞書中對於模型設定的解釋，無論是隨機截距模型、隨機斜率模型，還是更復雜的模型，作者都詳細地闡述瞭它們的原理、假設以及適用場景。他並沒有僅僅停留在“怎麼用”的層麵，而是深入到“為什麼這麼用”，這對於我理解模型的內在機製至關重要。在重復測量數據方麵，這本書也提供瞭非常詳盡的講解。從數據的組織形式，到各種協方差結構（如獨立、AR(1)、化閤物對稱、非結構化等）的比較和選擇，再到如何根據研究問題來構建閤適的模型，作者都給齣瞭清晰的指導。我過去在這方麵總是感到睏惑，不知道如何選擇最適閤自己數據的協方差結構，這本書的詳細分析和圖錶對比，讓我豁然開朗，能夠更有依據地做齣判斷。而將STaTa軟件的操作完美地融入書中，更是這本書的“點睛之筆”。作者提供瞭大量實際可操作的代碼，並且對每一行代碼的含義都做瞭詳盡的解釋，讓我可以邊學邊練，大大提高瞭學習的效率。我不再需要擔心代碼的語法錯誤，也不需要花費大量時間去查閱STaTa的幫助文檔。書中的示例代碼，可以直接應用到我的研究數據中，稍作修改即可，這為我節省瞭寶貴的研究時間。我曾嘗試按照書中的方法，對我的一個關於員工工作滿意度的縱嚮數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順利，結果的解釋也與書中的案例非常一緻。這讓我對STaTa在HLM和重復測量數據分析上的強大能力有瞭更深的認識。這本書的結構安排也非常閤理，邏輯清晰，循序漸進。從基礎概念到高級模型，再到模型診斷和結果解釋，內容覆蓋全麵，能夠滿足不同程度讀者的需求。對於我來說，這本書不僅是一本技術手冊，更是一本能夠啓發思考、提升研究能力的指南。我會在後續的研究中，將這本書作為我的常備參考書，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據分析的理解和應用。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，我真的要好好誇贊一番！對於我這樣一直以來在處理縱嚮數據和分組數據時感到頭疼的研究者來說，這本書簡直就像是一場及時雨。市麵上關於統計模型的書籍汗牛充棟，但要找到一本既能深入講解HLM和重復測量模型理論，又能詳細指導STaTa軟件操作的書，確實不容易。《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》做到瞭這一點。作者的講解方式非常清晰易懂，他沒有一開始就堆砌枯燥的數學公式，而是從最貼近實際研究的案例入手，比如學生在不同班級、不同學校的學習成績差異，或者是同一個體在不同時間點的健康指標變化。這些生動的例子，讓我很快就理解瞭HLM和重復測量數據的基本概念和必要性。我尤其欣賞書中對“層級”的解釋，作者用“嵌套”這個詞來形容，讓我瞬間就明白瞭數據中存在的層級關係，以及HLM如何能更好地捕捉到這種關係。在重復測量數據方麵，書中也做瞭非常詳盡的介紹，從數據的組織形式，到各種協方差結構的假設和選擇，再到如何評估模型的擬閤優度，作者都給齣瞭非常實用的指導。這對我來說是莫大的幫助，因為我過去在處理重復測量數據時，常常會為如何選擇閤適的協方差結構而糾結。最讓我感到驚喜的是，這本書將STaTa軟件的操作完美地融入瞭理論講解之中。每一章的理論講解後，都緊跟著提供瞭詳細的STaTa代碼示例，並且對代碼的每一個部分都進行瞭細緻的解釋。這大大降低瞭我的學習門檻，我不再需要花費大量時間去查閱STaTa的幫助文檔，也不用擔心自己寫齣的代碼會齣現問題。我曾嘗試按照書中的示例，對我的一個關於員工績效隨時間變化的縱嚮數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順利，輸齣的結果也與書中的案例非常相似。這讓我對STaTa在處理這類復雜數據時的強大功能有瞭更深刻的體會，也讓我對自己的研究能力有瞭更大的信心。這本書的內容非常紮實，從基礎的HLM概念到更復雜的模型擴展，再到重復測量數據的各種處理技巧，基本上涵蓋瞭我日常研究中可能遇到的絕大多數情況。而且，它還涉及瞭一些關於模型診斷和結果解釋的內容，這對於確保研究的嚴謹性和可靠性至關重要。我會在今後的研究中，將這本書作為我的案頭必備，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據分析的理解和應用。這本書的價值，遠不止於它傳授瞭統計知識，更在於它點燃瞭我對數據分析的熱情，讓我看到瞭通過科學方法揭示數據背後奧秘的可能性，這對我未來的學術發展將産生積極而深遠的影響。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，我必須說，它不僅僅是一本書，更像是我數據分析道路上的一個“指路明燈”。我一直以來都在接觸一些具有復雜結構的數據，比如社會調查數據中個體、傢庭、社區等多重嵌套的層級，或者醫學研究中對同一病人進行多次追蹤觀察的數據。但是，在如何選擇和應用多層次模型（HLM）以及重復測量模型方麵，我常常感到睏惑和力不從心。市麵上關於這方麵的書籍確實不少，但要麼理論過於抽象，難以理解；要麼軟件操作介紹得過於簡略，學完之後依然感覺迷茫。這本書的齣現，完美地解決瞭我的睏境。作者的行文風格非常親切，他並沒有一開始就拋齣艱深的數學公式，而是通過一係列生動形象的研究案例，比如不同班級教師的教學風格對學生學習成績的影響，或者不同國傢地區的經濟政策對民生水平的影響，讓我能夠非常直觀地理解HLM的精髓。我尤其喜歡書中對“層級”的解釋，作者將其比喻為“洋蔥的一層層結構”，讓我瞬間就明白瞭數據中存在的不同層級以及它們之間的關係。在重復測量數據方麵，本書也提供瞭極為詳盡的指導。從數據的組織形式，到各種協方差結構的假設、優缺點，再到如何根據模型擬閤結果來選擇最閤適的協方差結構，作者都進行瞭深入淺齣的講解。這對我來說是極大的幫助，因為我過去常常在這方麵感到睏惑，不知道如何選擇最適閤自己數據的模型。更讓我感到驚喜的是，書中將STaTa軟件的操作完美地融入到理論講解之中。每一章節的理論講解後，都緊跟著提供瞭一係列詳盡的STaTa代碼示例，並且對代碼的每一個命令、每一個參數都進行瞭細緻的解釋。這對我來說，簡直是無價之寶。我不再需要花費大量的時間去摸索STaTa的語法，也不必擔心自己寫齣的代碼會齣現問題。我曾按照書中的示例，對我的一個關於不同運動項目對青少年身體素質隨時間變化的縱嚮數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順利，輸齣的結果也與書中的案例非常相似。這讓我對STaTa在處理這類復雜數據時的強大功能有瞭更深刻的體會，也讓我對自己的研究能力有瞭更大的信心。這本書的內容非常紮實，從基礎的HLM概念到更復雜的模型擴展，再到重復測量數據的各種處理技巧，基本上涵蓋瞭我日常研究中可能遇到的絕大多數情況。而且，它還涉及瞭一些關於模型診斷和結果解釋的內容，這對於確保研究的嚴謹性和可靠性至關重要。我會在今後的研究中，將這本書作為我的案頭必備，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據分析的理解和應用。這本書的價值，遠不止於它傳授瞭統計知識，更在於它點燃瞭我對數據分析的熱情，讓我看到瞭通過科學方法揭示數據背後奧秘的可能性，這對我未來的學術發展將産生積極而深遠的影響。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，是我近期閱讀過的最有價值的一本統計學專著。一直以來，我在研究中經常會遇到兩種典型的數據結構：一是具有層級關係的嵌套數據，二是追蹤同一主體在不同時間點的重復測量數據。然而，傳統的統計方法在處理這類數據時往往顯得力不從心，而HLM和重復測量模型則是我一直想要深入學習的方嚮。市麵上雖然不乏關於HLM和重復測量的數據分析書籍，但要麼理論過於晦澀，難以入門；要麼軟件操作介紹得不夠深入，學完之後依然感覺雲裏霧裏。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。作者的寫作風格非常清晰，他並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是通過一係列非常貼近實際研究的案例，比如探討不同地區政策對經濟增長的影響（地區、省份、國傢層級），或者不同治療方案對患者健康狀況隨時間的影響，讓我能夠非常直觀地理解HLM和重復測量模型的必要性和優勢。我尤其喜歡書中對“隨機效應”的講解，作者將其比喻為“潛藏在數據中的個體差異”，讓我一下子就抓住瞭它的核心含義，理解瞭HLM如何能夠更好地捕捉不同層級之間的異質性。在重復測量數據方麵，本書同樣提供瞭極其細緻的指導。從數據的組織形式，到各種協方差結構的假設、優缺點，再到如何根據模型擬閤結果來選擇最閤適的協方差結構，作者都進行瞭深入淺齣的講解。這對我來說是極大的幫助，因為我過去常常在這方麵感到睏惑，不知道如何選擇最適閤自己數據的模型。更讓我感到驚喜的是，書中將STaTa軟件的操作完美地融入到理論講解之中。每一章節的理論講解後，都緊跟著提供瞭一係列詳盡的STaTa代碼示例，並且對代碼的每一個命令、每一個參數都進行瞭細緻的解釋。這對我來說，簡直是無價之寶。我不再需要花費大量的時間去摸索STaTa的語法，也不必擔心自己寫齣的代碼會齣現問題。我曾按照書中的示例，對我的一個關於不同教學策略對學生學習動機隨時間變化的縱嚮數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順利，輸齣的結果也與書中的案例非常相似。這讓我對STaTa在處理這類復雜數據時的強大功能有瞭更深刻的體會，也讓我對自己的研究能力有瞭更大的信心。這本書的內容非常紮實，從基礎的HLM概念到更復雜的模型擴展，再到重復測量數據的各種處理技巧，基本上涵蓋瞭我日常研究中可能遇到的絕大多數情況。而且，它還涉及瞭一些關於模型診斷和結果解釋的內容，這對於確保研究的嚴謹性和可靠性至關重要。我會在今後的研究中，將這本書作為我的案頭必備，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據分析的理解和應用。這本書絕對是統計分析領域的一本傑作，對於所有希望深入理解和掌握HLM及重復測量數據分析的研究者來說，都絕對不容錯過，它將是你研究道路上的得力助手。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，對於我這種在學術研究領域摸爬滾打多年的“老手”來說，也是一本讓我受益匪淺的寶藏。我之前接觸過不少統計學書籍，但要找到一本能夠將HLM和重復測量數據的理論講得透徹，同時又能將STaTa軟件的操作講得如此細緻入微的書，實屬不易。這本書的內容結構非常精巧，它並沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是從最基礎的、最能引起共鳴的研究場景齣發，例如探討不同教學方法對學生成績的影響，而學生又分布在不同的班級和學校。通過這樣的引入，我能夠非常直觀地理解HLM所要解決的核心問題——如何處理數據中的層級關係。作者在講解HLM的各種模型設定時，比如隨機截距模型、隨機斜率模型，都通過清晰的圖示和深入的文字解釋，讓我能夠牢牢把握它們之間的區彆和聯係，以及各自的適用條件。在重復測量數據方麵，本書同樣提供瞭極為詳盡的指導。我尤其欣賞作者對於協方差結構的講解，他不僅列舉瞭多種常見的協方差結構，還詳細說明瞭它們各自的假設，以及在STaTa中如何選擇和檢驗。這對於我理解重復測量數據的“時間依賴性”以及如何對其進行建模，提供瞭關鍵的視角。而最讓我感到欣慰的，是書中對STaTa軟件操作的全麵覆蓋。每一章的理論講解，都緊隨其後附帶瞭詳細的STaTa代碼示例，並且對代碼的每一個命令、每一個參數都進行瞭細緻的解釋。我曾按照書中的示例，對我的一個關於藥物療效隨時間變化的臨床試驗數據進行分析，結果發現模型擬閤得非常順暢，輸齣的結果也與書中的案例非常相似，這讓我對STaTa在處理這類復雜數據時的強大功能有瞭更深刻的體會。我不再需要花費大量的時間去摸索STaTa的語法，也不必擔心自己寫齣的代碼會齣現問題。書中的示例代碼，可以直接套用，並根據自己的研究設計進行微調，這極大地提升瞭我的研究效率。這本書的價值，在於它不僅教會瞭我“術”，更讓我理解瞭“道”。它讓我能夠更深入地理解HLM和重復測量數據的內在邏輯，從而在麵對新的研究問題時，能夠更靈活、更準確地選擇和構建模型。我會在後續的研究中，將這本書作為我的重要參考資料，反復研讀，不斷鞏固和深化我的知識體係。這本書絕對是統計分析領域的一本傑作，對於所有希望深入理解和掌握HLM及重復測量數據分析的研究者來說，都絕對不容錯過。
评分《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，我必須說，它真的為我打開瞭一扇新的大門，讓我對復雜數據分析有瞭更深層次的理解。我一直以來都在處理一些縱嚮數據，也接觸過一些跨越多時間點的研究設計，但總感覺在模型選擇和解釋上有些捉襟見肘。市麵上雖然有不少關於統計模型書籍，但很多都偏嚮理論，或者對軟件操作介紹得過於零散，要找到一本能夠結閤理論深度與實際操作的，實在不容易。當我翻開這本書，尤其是看到它聚焦於多層次模型（HLM）和重復測量數據時，我心中就湧起一股強烈的期待，想著這會不會就是我一直在尋找的“救星”。翻閱前幾章，作者的行文風格就讓我感到很舒服，沒有那種高高在上的學術腔調，而是像一位經驗豐富的老師，循循善誘地引導讀者進入HLM的世界。從最基礎的概念，例如什麼是“層次”，為什麼需要HLM，到HLM的各種模型設定（隨機截距、隨機斜率模型等），作者都用非常清晰易懂的語言和生動的例子來解釋。我特彆欣賞它在解釋一些關鍵概念時，會引述實際研究的場景，這讓我能夠立刻將書本知識與我自己的研究工作聯係起來，理解起來也更加直觀。例如，在講解如何處理個體層麵的異質性時，作者通過一個教育領域的例子，說明瞭為什麼僅僅使用普通迴歸模型是不夠的，而HLM如何能夠更好地捕捉到學生、班級、學校之間的多重嵌套結構。此外，書中對於重復測量數據的處理也做瞭詳盡的介紹，這對我來說是極其寶貴的。重復測量數據在社會科學、醫學、心理學等領域都非常普遍，但其模型設定和分析卻常常讓初學者感到睏惑。這本書對諸如獨立化模型、化閤物對稱模型、非結構化模型等不同協方差結構的解釋，以及如何根據數據特徵選擇最閤適的模型，都給齣瞭非常實用的指導。最讓我驚喜的是，它並非僅僅停留在理論層麵，而是將STaTa軟件的操作步驟融入其中。每講解完一個模型，都會緊跟著給齣STaTa的代碼示例，並詳細解釋每一行代碼的含義。這對於我這種習慣於動手實踐的學習者來說，簡直是福音。我不再需要到處去搜集零散的STaTa語法，也不必擔心自己寫齣的代碼會齣什麼問題。書中提供的代碼可以直接復製粘貼，然後根據自己的數據進行修改，大大節省瞭我的學習時間和精力。而且，書中的STaTa示例都經過瞭嚴謹的驗證，確保瞭其準確性和有效性。總的來說，《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書，是一本兼具理論深度、實踐指導和軟件操作於一體的優質教材。它不僅能夠幫助我紮實地掌握HLM和重復測量數據的分析方法，更能讓我熟練地運用STaTa這一強大的統計軟件來解決實際研究問題。我強烈推薦這本書給所有正在進行或計劃進行多層次和重復測量數據分析的研究者、學生，或者任何希望提升自己數據分析能力的讀者。它絕對會是你數據分析旅途中的一個得力助手，讓你在麵對復雜數據時，不再感到迷茫和無助，而是充滿信心，能夠做齣更科學、更嚴謹的研究結論。這本書的價值，遠超我最初的預期，它為我未來的研究方嚮提供瞭堅實的理論基礎和實踐工具，我迫不及待地想要將書中學到的知識應用到我自己的研究項目中，期待看到數據分析上的突破。
评分我個人在接觸《多層次模型(HLM)及重復測量：使用STaTa》這本書之前，對於復雜的統計模型，尤其是那些需要考慮數據嵌套結構或者時間序列特徵的模型，一直感覺隔靴搔癢，總是在關鍵時刻卡住，無法深入挖掘數據的潛力。閱讀這本書的體驗，簡直就像是為我打開瞭一扇原本緊鎖的門，讓我看到瞭數據背後更深層次的規律。作者的寫作方式非常接地氣，他並沒有一開始就拋齣大量晦澀的數學公式，而是從最基本的問題入手，例如“我們為什麼要使用多層次模型？”、“重復測量數據有哪些特點？”。通過一係列貼近實際研究場景的例子，比如學生在不同班級、不同學校的錶現差異，或者同一個病人隨時間推移的病情變化，他成功地將抽象的概念形象化瞭。我尤其喜歡書中關於“層次”的解釋，作者將“層次”類比為層層嵌套的盒子，非常形象地說明瞭數據中存在的層級關係，而HLM正是處理這種層級關係的最佳工具。對於重復測量數據，書中也花瞭大量的篇幅進行闡述。從數據的基本結構，到各種協方差結構的假設（獨立、AR(1)、化閤物對稱等），再到如何通過模型擬閤和信息準則來選擇最閤適的協方差結構，作者都進行瞭非常細緻的講解。我過去在處理重復測量數據時，常常糾結於協方差結構的設定，不知道該如何選擇，這本書提供瞭非常明確的判斷依據和操作步驟，讓我不再感到茫然。當然，這本書最大的亮點之一，就是它與STaTa軟件的完美結閤。在每一章節的理論講解之後，作者都會提供相應的STaTa代碼示例，並且對代碼的每一個部分進行詳細的解釋。這對於我來說，簡直是無價之寶。過去學習統計軟件，我常常是看書上的理論，然後自己嘗試著在軟件裏敲代碼，結果常常是碰壁或者效果不佳。這本書提供的現成代碼，不僅可以直接套用，還能讓我理解代碼背後的邏輯，從而學會舉一反三。例如，在構建一個隨機斜率模型時，書中提供的STaTa代碼，能夠讓我清晰地看到如何指定隨機截距和隨機斜率，以及如何通過`REML`選項來估計模型參數。這種“理論+實踐”的模式，大大提升瞭我的學習效率和學習效果。而且，作者在選擇STaTa的命令時，也考慮到瞭新手可能遇到的問題，盡量使用瞭一些比較直觀和易於理解的命令。我曾嘗試過按照書中的例子，在我的實際數據上進行分析，發現效果非常好。模型擬閤得很快，結果的解釋也與書中的案例非常相似，這讓我對自己的分析能力有瞭極大的信心。這本書的內容非常全麵，從最基礎的HLM概念，到更復雜的模型擴展，再到重復測量數據的各種處理技巧，基本上涵蓋瞭我日常研究中可能遇到的絕大多數情況。而且，它還涉及瞭一些關於模型診斷和結果解釋的內容，這對於確保研究的嚴謹性和可靠性至關重要。我會在後續的研究中，將這本書作為我的案頭必備，反復研讀，不斷深化對HLM和重復測量數據的理解。這本書的價值，不僅僅在於它教授瞭知識，更在於它點燃瞭我對數據分析的熱情，讓我看到瞭通過科學方法揭示數據背後奧秘的可能性。
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