具体描述
在自然与社会科学领域中，许多资料与研究设计都具有「阶层」的性质。随着研究方法的复杂化，应用多层次模型来分析资料的机会也逐渐增加，以弥补传统单层次分析的不足。而SPSS的运用在各领域已深受肯定，因此在学位论文的撰写、统计研究方面，了解多层次分析及SPSS的运用成为不可或缺的能力！
本书介绍的多层次分析内容，包含多层次分析法、独立样本、重复测量、Moderated 回归方程式、多层次模型之方程式解说、多层次模型SPSS实作、中介模型、调节及干扰变数与阶层性回归。透过统计软体SPSS操作，结合理论、方法与统计从基础统计知识引导，学习效果更显着！
本书特色
◎本书提供HLM范例资料档、SPSS操作方式和报表解释，使学习者容易上手。
◎配合步骤说明与范例练习，兼顾HLM基本理论与实务操作方法。
◎使用新版SPSS V25操作，并附上练习题，学习效果更佳。
◎适用在财务金融、会计、公共卫生、生物医学、工业工程、土木、医学管理、航运管理、公共行政、人管、生产管理、行销管理、教学心理、风险管理、社会学、法律学、经济学等领域。
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
林秀娟
学历：国立台湾师范大学教育心理研究所硕士
现职：台北市立成功高中专任教师
图书目录
1-1多层次模型( 阶层线性模型HLM) 的兴起
1-1-1多层次模型的兴起
1-1-2单层次：多元回归分析(OLS) 之重点整理
1-2什么是多层次分析法？
1-2-1阶层线性模型(HLM) 之由来
1-2-2多层次模型之重要性
1-2-3传统单层次OLS 分析巢状(nested) 资料，会出什么问题？
1-2-4脉络变数(contextual variables)vs. 总体变数
1-3 多层次分析之模型界定
1-3-1多层次模型之示意图
1-3-2多层次模型之假定(assumption)
1-3-3随机截距vs 随机斜率之4 种关系
1-3-4a随机系数模型之3 种设定(random coefficient modeling)
1-3-4b双因子随机系数之3 种设定解说
1-3-5多层次资料结构：平减(centering) 即离差分数(deviated scores)
1-4模型设定／建构的步骤
1-4-1模型设定的步骤
1-4-2如何提升多层次分析法的严谨性
1-5变数中心化(centering)、交互作用项(Z×A) 具多元共线性疑虑
1-5-1为何总平减(grand-mean centering) 可克服多元共线性之问题
1-5-2交互作用项(Z*A) 会导至多元共线性之严重问题：心脏科
1-5-3变数中心化(centering variables)/ 平减
1-5-4中心化(centering)／平减的时机
1-5-5中心化(centering) 的类别
1-6线性混合模型：多层次分析入门(mixed, xtmixed 指令)
1-6-1线性混合模型(linear mixed model) 之方程式
Chapter 02 独立样本ANOVA、重复测量(MIXED指令)、Moderated 回归方程式
2-1变异数分析(ANOVA) 之简介
2-1-1 ANOVA【基本概念】
2-1-2 ANOVA【重点整理】
2-2 one way ANOVA 分析
2-2-1 one way ANOVA：四种教学法的教学效果比较(oneway 指令)
2-2-2单因子ANOVA：A 因子( 四组) 在连续变数Y 的平均数比较
(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print =etasq.、oneway /polynomial 指令)
2-3 two way ANOVA 分析：Moderated 回归方程式
2-3-1 two way ANOVA：教室气氛(a) 和教学方法(b) 对学习成就(y)：交互作用项(MANOVA 指令)
2-4 单层次：重复测量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure) 2-4-1重复量测(repeated measurement)ANOVA 的重点整理
2-4-2重复测量ANOVA 之主要效果/ 交互效果检定(双层MIXED vs.单层GLM 指令)
2-5 双层次(MIXED 指令)：重复测量的混合效果模型
2-5-1双层次vs.二因子混合设计ANOVA：wide 格式(双层MIXEDvs.单层GLM 指令)
2-5-2双层次vs.二因子混合设计ANOVA：long 格式(MIXED 指令)
Chapter03 多层次模型之方程式解说：有(Z×X)交互作用项就须中心化
3-1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
3-1-1 Step 1 设定(模型1)：零模型(null model)
3-1-2 Step 2 设定(模型2)：平均数为结果的回归模型(means-as-outcomes regression)
3-1-3 Step 3 设定(模型3)：Level-1 具固定效果之随机截距模型
3-1-4 Step 4 设定(模型4)：随机系数(random coefficients) 回归模型
3-1-5 Step 5 设定(模型5)：截距与斜率为结果的回归(交互作用)
Chapter04 多层次模型(multi-level modeling)：SPSS实作(MIXED 指令)
4-1六步骤来挑选最佳多层次模型(即HLM)：用IC准则来判断
4-1-0样本资料档
4-1-1 Step 1: 零模型(intercept-only-model, unconditional model)
4-1-2 Step 2: Level-1 单因子之随机截距模型( 无随机斜率u1j)
4-1-3 Step 3: Level-1 单因子之随机截距且随机斜率模型(slopes and intercepts as outcomes)
4-1-4 Step 4: Level-1 双因子之随机斜率模型
4-1-5 Step 5: Level-2 单因子及Level-1 双因子之随机模型(无交互作用)
4-1-6 Step 6: Level-2 单因子及Level-1 双因子之随机模型(有交互作用)
4-2多层次模型之SPSS 练习题( 新版MIXED 指令，旧版xtmixed 指令)
Chapter05 中介模型、调节／干扰变数
5-1理论与模型二者是一体两面的关系
5-2理论建构的二个途径
5-3因果关系的第三者：调节／干扰变数(moderator)、中介变数
5-3-1组织研究的中介检定之缘起
5-3-2中介变数( 直接效果、间接效果) ≠调节变数(交互作用效果)
5-3-3a中介变数
5-3-3b中介变数存在与否的4种检定法
5-4中介模型Sobel 检定法(巨集指令)：影响忧郁症的直接及间接因素
5-5调节变数(moderator)，又称干扰变数
5-5-1调节式中介效果(moderated mediation )
5-5-2多层次中介效果：STaTa 实作(ml_mediation、xtmixed 指令)
Chapter06 层次回归／阶层性回归(hierarchicalregression)
6-1层次回归(hierarchical regression) 重点性
6-2层次回归的概念
6-3层次回归分析：宠物越多可增加幸福感吗(regression 指令)
参考文献
图书序言
SPSS是国际知名的统计软体，SPSS 在财务金融、会计、公共卫生、生物医学、工业工程、土木、医学管理、航运管理、公共行政、人管、生产管理、行销管理、教学／心理系、风险管理系、社会系、法学院、经济系等领域应用已深受肯定。尤其最新版SPSS v25，与旧版的画面及指令都已大幅改变。
在google scholar 学术搜寻中，查询「hierarchical linear modeling」会出现
2,940,000 篇以上论文；查询「repeated measurements」会出现3,330,000 篇以上论文；查询「mediator model」会出现1,460,000 篇以上论文。以上统计方法都是本书介绍的重点。
本书介绍「多层次模型」，旨在使用SPSS 实作资料「popular2.sta」，并解说，混合模型分析的步骤，进而求出下列答案：
(1) 单层 vs. 双层模型谁优，理由(证据) 为何？
(2) 随机截距 vs.「随机截距+ 随机斜率」vs. 随机斜率，三者谁最优，理由(证据) 为何？
(3) 双层的模型中，level-1「单因子」vs.「双因子」，谁优，理由 (证据) 为何？
(4) 双层的模型中，level-1与 level-2「无交互作用项」vs.「有交互作用项」，谁优，理由(证据) 为何？
(5) 双层的模型中，level-1 与level-2 若「有交互作用项」，「无总平减」vs.「有总平减」，谁优，理由(证据) 为何？
SPSS 国内使用者众多，故撰写理论、统计及方法论兼备的SPSS 专业书籍，并附上范例资料档供读者实作：
一、《高等统计：应用SPSS 分析》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、重复测量等。
二、《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS 分析》，该书内容包括：平均数之假设检定、MANOVA、典型相关分析(canonical correlation analysis)、判别分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析、多向度量尺／多维标度法。
三、《逻辑斯回归及离散选择模型：应用SPSS 分析》一书，该书内容包括：逻辑斯回归、Probit 回归、多项式逻辑斯回归、Ordinal 回归、Poisson 回归、负二项回归等。
四、《多层次模型(HLM) 及重复测量：使用SPSS 分析》一书，该书内容包括：线性多层次模型、panel-data回归等。
五、《存活分析及ROC：应用SPSS》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、胜出比 (odds ratio) 的计算、筛检工具与ROC 曲线、Cox 比例危险模型、Kaplan-Meier 存活模型、参数存活分析六种模型等。
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，都是实证研究中很重要的内涵，这也是本书撰写的目的之一。本书内文尽量结合「理论、方法、统计」，期望能让学习者得到良好的研究成果。
张绍勋 林秀娟 敬上
图书试读
多层次模型(multilevel model)，又称阶层线性模型(hierarchical linear model,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。
多层次模型常存在的疑问有二类：(1) 资料为「阶层性」的性质。(2) 资料「重复测量」的研究设计。在生物医学、教育等社会及自然科学领域中，抽样(sampling) 设计常常存在「阶层性」，例如：分层随机抽样法，它就使用阶层抽样(hierarchical sampling)／集群抽样(cluster sampling)。分层随机抽样法可能以学校为抽样的单位，检视城乡差距对学生学业成就的影响，此时学生是巢状或嵌套(nested) 在学校之下；或是组织的行为研究也常常以不同公司的员工填答问卷资料，此时员工也是巢状在公司之下。而这以传统的统计方法( 例如：复回归或ANOVA) 处理这种阶层性资料会存在一些问题，传统的回归最重要的一个假定(assumption) 就是误差ε 具有「独立性」，亦即每个受访者的依变数(结果变数／依变数) 是互相独立的，但是同一间学校的学生的特质理论上应该会比较相似，而来自同一公司的一群员工也应该具有比较相似的特质，此时若使用传统回归(SPSS 指令包括reg、heckpoisson、hetregress、intreg、ivpoisson、ivtobit、npregress、qreg、sureg、tobit、tpoisson、truncreg、zip)，由于未能考量「群组层次→个体层次」的调节( 干扰，moderator)，导致线性回归式可能产生错误的推论效果，简单来说即传统的回归无法处理「互依性」的资料。此时使用HLM则可以考虑每一个总体层次单位( 跨国、学校、公司、邻居) 之下的个体层次单位(学生、员工、住户) 互为相依的事实。
用户评价
當我收到這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》時，其實內心是有點忐忑的。畢竟，HLM和重複測量這兩個主題，在統計學領域的確屬於比較進階的內容。然而，在我翻開第一頁後，我的疑慮就煙消雲散了。作者的寫作風格非常獨特，他能夠將非常複雜的統計概念，用非常親切、易懂的方式表達出來。書中對HGLM（階層線性模型）的介紹，我認為是教科書級別的。它循序漸進地講解了如何從簡單的單層次模型，演變到具有多層次結構的模型，並且深入探討了個體層次和群體層次變數的影響。我特別欣賞作者在解釋隨機效應時，會仔細說明它們對模型解釋力的影響，以及如何判斷模型中的隨機效應是否顯著。SPSS的操作部分，同樣是這本書的一大亮點。作者並沒有停留在「告訴你點哪個按鈕」的層面，而是深入解釋了每個選項背後的統計意義，以及在不同的情境下，我們應該如何選擇。例如，在講解如何處理重複測量資料時，書中會詳細介紹混合效應模型，並且示範如何在SPSS中設定各種固定效應和隨機效應，以及如何解讀模型輸出結果。書中還涵蓋了許多在實際研究中會遇到的問題，例如如何處理不平衡設計（unbalanced designs）、如何進行模型診斷（model diagnostics）等。我認為這本書最大的優勢在於，它不僅僅是教你如何使用SPSS分析HLM和重複測量資料，更重要的是，它教會你如何「理解」這些模型，以及如何將這些理論知識應用到你的實際研究中。對於正在進行複雜數據分析的研究者來說，這絕對是一本不可或缺的寶典。
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》真的是一本寶藏！我一直覺得，統計分析的難點不在於軟體本身，而在於如何理解模型背後的原理，以及如何將這些理論應用到實際研究中。這本書恰恰做到了這一點。作者在介紹HGLM（階層線性模型）時，不是生硬地搬弄術語，而是用非常貼切的類比和圖示，幫助我們理解模型中各個層級之間的關係。我尤其喜歡書中對於「層級」的定義和解釋，像是學生在班級、班級在學校這樣簡單的例子，卻能讓我立刻明白多層次結構的核心。SPSS的實操部分，我必須大力讚揚！書中提供的SPSS操作步驟，不僅詳細，而且帶有解釋性，讓你明白為什麼要這樣做，而不是機械地複製貼上。例如，在講解如何建立一個隨機斜率模型時，書中會詳細說明為什麼我們需要考慮群體層次的變數對個體層次關係的影響。對於重複測量資料，書中對混合效應模型的介紹，我認為是目前我看過最清楚的。它不僅講解了混合效應模型的理論基礎，還詳細示範了如何在SPSS中進行操作，包括如何設定固定效應和隨機效應，以及如何進行模型選擇。書中還涵蓋了許多在實際研究中會遇到的細節，例如如何處理不平衡的重複測量資料，以及如何解釋模型的結果。這本書絕對是想要深入學習HGLM和重複測量分析的讀者，不容錯過的最佳選擇。
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》對於我這個正在撰寫論文的博士生來說，簡直是神隊友！我研究的資料結構比較複雜，涉及了學生、班級、學校等多個層次，而且我還需要分析學生在不同學期的學業成績變化，這就牽涉到多層次模型和重複測量。過去，我都是聽老師講課，然後看一些零散的論文，但總覺得觀念不夠連貫，SPSS操作也經常出錯。這本書的出現，完全改變了我的學習方式。作者以一種非常結構化的方式，一步步引導我們進入HLM的世界。從最基礎的「為什麼需要HLM」開始，到「HLM的基本假設」、「常見模型類型」，以及「模型比較和選擇」，都講得非常清楚。我特別喜歡書中對於HGLM（階層線性模型）模型的介紹，作者沒有直接跳到複雜的公式，而是先從單層次模型講起，然後逐步加入第二層級的變數，解釋隨機截距和隨機斜率的概念，以及它們如何影響我們的模型。SPSS的實操部分，我必須給滿分！作者不僅給出了詳細的點擊步驟，還會解釋為什麼要這樣設定，以及如何解讀輸出的結果。例如，在進行模型比較時，書中會教你如何使用AIC、BIC等指標來判斷哪個模型更好，以及如何解讀顯著性檢驗的結果。對於重複測量部分，書中對混合效應模型的介紹也是我讀過最清晰的。它解釋了如何處理不同時間點的測量、如何處理個體間的差異，以及如何將這些納入到HLM的框架中。我之前嘗試過用其他軟體，但SPSS的介面和操作方式，加上這本書的引導，讓我感到前所未有的順暢。總之，這本書解決了我論文研究中的大部分難題，讓我能夠更有信心地進行數據分析。
评分我不得不說，這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》的作者，真的是一位非常優秀的教育者。他將原本複雜難懂的多層次模型和重複測量理論，以一種循序漸進、易於理解的方式呈現出來。書中對HGLM（階層線性模型）的講解，我認為是它最吸引我的地方。作者沒有一開始就扔給你一堆複雜的公式，而是從最基礎的概念開始，逐步引導你理解模型的結構和原理。我特別欣賞他對於「隨機效應」的解釋，他用生動的比喻，讓我們能夠理解為什麼我們需要允許模型的參數在不同的層級上變異，以及這種變異對我們研究結果的意義。SPSS的操作部分，同樣是這本書的亮點。作者提供的SPSS指令和步驟，不僅準確，而且非常詳細，甚至連很多初學者容易忽略的細節，他都考慮到了。例如，書中會教你如何利用SPSS的語法來建立和檢驗模型，這比單純地依賴菜單操作，更能讓你深入理解模型的建構過程。而對於重複測量資料，書中對混合效應模型的介紹，更是讓我受益匪淺。它詳細說明了如何在SPSS中設定各種隨機效應，以及如何利用不同的協方差結構來更好地擬合重複測量資料。書中的範例也非常豐富，涵蓋了各種不同的研究情境，這讓我可以將書中的知識，更靈活地應用到我自己的研究中。總之，這本書不僅是一本實用的操作手冊，更是一本能夠幫助你建立紮實HGLM和重複測量理論基礎的經典教材。
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》真是解決了我長期以來在學術研究上的一個大難題。過去在處理有時間序列資料或nested data（巢狀資料）時，總是感到力不從心，傳統的迴歸分析在這種情況下會產生很多問題，像是獨立性假設被違反、統計檢驗的結果不準確等等。這本書就好像及時雨，非常系統性地介紹了HLM的理論基礎，並且詳細說明了在SPSS中如何進行這些複雜的分析。我最喜歡的部分是它針對不同的研究情境，提供了多種模型範例，從最基本的隨機截距模型，到更複雜的隨機斜率模型、多層次共變數模型，以及各種重複測量設計的分析方法，例如混合效應模型（mixed-effects models）。書中每一個步驟的SPSS指令都寫得非常清楚，甚至連輸出結果的解讀都有詳細的說明，這對於很多剛接觸這些進階統計方法的初學者來說，真的是福音。我之前在閱讀其他統計學的書籍時，常常會遇到「理論講得很玄，但實際操作起來卻無從下手」的窘境，但這本書完全沒有這個問題。作者不僅解釋了「是什麼」，更深入地告訴你「為什麼」，以及「怎麼做」。例如，在解釋多層次模型的隨機效應時，作者會詳細說明為什麼我們要允許截距或斜率在不同層級上變異，以及這種變異對我們研究結果的影響。還有，書中對於重複測量資料的介紹，也讓我豁然開朗，以前總覺得很難處理不同時間點的測量，但透過書中的說明，我才明白原來混合效應模型可以這麼有效地處理這種情況，並且能夠考慮到不同個體在時間上的獨特性。總之，這本書的實用性非常高，對於想提升自己統計分析能力的學生和研究者，絕對是一本必備的參考書。
评分我真心推薦這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》給所有對進階統計分析感到好奇或是有實際需求的讀者。我之前在學習HLM時，常常會被那些論文裡面的模型符號弄得暈頭轉向，感覺像是在閱讀天書。但這本書的作者，真的很厲害，他把這些複雜的模型，用非常直觀、生活化的語言重新詮釋了一遍。書中針對HGLM的介紹，特別是關於「層級」的概念，讓我印象深刻。作者很巧妙地用「學生在班級裡，班級在學校裡」這樣的類比，讓我很快就理解了多層次模型的「nested structure」。而且，書中在講解如何建立和檢驗不同層級的變數時，也提供了非常具體的SPSS操作步驟，從資料的預備、模型的設定，到結果的解讀，都一步一步帶領你完成。這對於像我這樣，理論看得懂，但實際操作卻有點卡卡的讀者來說，簡直是救星！更讓我驚喜的是，書中對重複測量資料的處理，也做了非常詳盡的說明。我之前一直覺得，要處理重複測量資料，需要非常高深的統計知識，但作者通過混合效應模型（mixed-effects models）的介紹，讓我發現原來SPSS也可以很方便地進行這種分析。他不僅解釋了混合效應模型的原理，還詳細演示了如何在SPSS中設定隨機效應（random effects）和固定效應（fixed effects），以及如何判斷哪個模型更適合我們的資料。書中的範例也非常豐富，涵蓋了從簡單的兩層次模型到更複雜的多層次、多時間點的分析。我強烈建議，在閱讀書中理論部分後，一定要動手去跟著做SPSS的實例操作，你會發現，很多之前讓你頭痛的問題，都會迎刃而解。這本書絕對是提升你統計分析功力的一大利器！
评分老實說，我已經找了很久一本能夠把我對多層次模型（HLM）和重複測量資料的理解，從「模糊」變成「清晰」的書。這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》就是這樣一本讓我豁然開朗的書！作者在講解HGLM（階層線性模型）時，不是那種只會丟給你一堆公式的作者，而是真正懂得如何將這些數學概念「落地」，用最貼近研究情境的例子來解釋。我最喜歡的部分是，書中將HGLM分解成幾個核心的組成部分，然後逐一講解，像是「模型設定」、「參數估計」、「模型檢驗」等等。這讓我在學習過程中，不會感到壓力太大，能夠一步一步地掌握。SPSS的實操部分，絕對是這本書的靈魂所在。作者提供的SPSS指令和操作步驟，不僅精準，而且非常詳細，即使是初學者，也能夠輕鬆跟隨。我尤其欣賞書中對於如何解讀SPSS輸出的講解，這部分常常是很多統計書忽略的。例如，當我們進行HLM分析時，如何理解截距和斜率的固定效應，以及它們的變異性，書中都給出了非常清晰的指引。對於重複測量資料，書中對混合效應模型的介紹，更是讓我眼前一亮。我之前總以為，要分析重複測量資料，需要很專業的統計軟體，但書中讓我發現，原來SPSS也能如此強大。作者詳細展示了如何設定隨機截距和隨機斜率，以及如何考慮不同時間點的協方差結構。總之，這本書不僅是一本操作指南，更是一本能夠幫助你建立紮實HGLM和重複測量理論基礎的經典之作。
评分天啊！我最近剛入手這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》，老實說，一開始我有點猶豫，畢竟「多層次模型」和「重複測量」這幾個詞聽起來就很有學術的味道，我擔心會不會太艱澀難懂。但是，真的打開來看之後，我整個驚豔！作者以非常清晰、有條理的方式，將這些複雜的概念一層一層地剝開，讓像我這樣原本對統計有點「恐懼症」的讀者，也能慢慢理解。書中穿插的SPSS操作步驟，真的是非常實在，不是那種只寫理論，操作卻含糊不清的書。每次看到書中範例，我都會立刻打開SPSS跟著操作一遍，那種「啊！原來是這樣！」的頓悟感，真的非常有成就感。而且，作者在講解每一個統計假設、每一個模型的意義時，都非常用心，會去解釋為什麼需要這樣做，這個假設背後代表的意義是什麼，而不是單純地丟給你一個公式或結果。對於正在做研究，或是需要處理複雜數據的學生和在職人士來說，這本書絕對是相見恨晚的寶藏。它的排版也做得很好，重點都會用粗體或顏色標示出來，閱讀起來不會疲乏，可以很專注地吸收知識。我尤其欣賞作者在解釋HGLM（階層線性模型）和一些進階的重複測量模型時，會用非常貼近研究情境的例子，讓抽象的數學公式變得生動起來。例如，在講到如何處理學生在不同班級、不同學校的層次效應時，作者就舉了一個非常具體的教育研究範例，讓我們可以聯想到自己正在進行的研究。這本書的優點真的太多了，我推薦給所有對進階統計分析有興趣的朋友，絕對物超所值！
评分這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》的作者，真的非常有心！我一直覺得，學統計最怕的就是那種「乾巴巴」的教科書，但這本書完全不是。它就像一位經驗豐富的老師，在你學習的路上，不厭其煩地為你解惑。書中對HGLM（階層線性模型）的介紹，我覺得是它的一大亮點。它不僅僅是告訴你HGLM是什麼，而是從最基本的概念開始，像是「群體內的變異」和「群體間的變異」，然後逐步引導你進入更複雜的模型。當我看到書中用圖示和清晰的文字解釋，像是如何將個體層次的變數和群體層次的變數整合到同一個模型中，並且探討它們之間的交互作用時，我腦袋裡的「卡點」就瞬間消失了。還有，關於重複測量資料的處理，這本書的介紹也是我見過最清楚的。它沒有把你丟進一個迷宮，而是給你一個清晰的地圖，讓你一步一步地走。從最基本的模型，例如獨立樣本t檢定在重複測量設計中的應用（雖然這本書主要講HLM，但它會鋪墊一些基本觀念），到混合效應模型的運用，包括如何處理遺失資料（missing data）和非固定時間點的測量，都講得非常到位。SPSS的操作部分，我必須再次強調，真的是太詳細了！它不僅僅是告訴你點擊哪些按鈕，更會解釋每個選項背後的意義，以及為什麼要選擇這個選項。這讓我每次在操作時，都能更深入地理解我正在做什麼，而不是機械式地複製貼上。我認為這本書最大的價值在於，它讓你學會「思考」統計模型，而不是僅僅學會「操作」軟體。如果你正在進行有組織結構的資料分析，或是你的研究對象在一段時間內會被多次測量，那麼這本書絕對是你不可或缺的工具書。
评分身為一個在學術界打滾多年的研究者，我對統計軟體的應用和理論的結合一直有著高度的重視。這本《多層次模型(HLM)及重複測量：使用SPSS分析》恰恰滿足了我的這份需求。書中對於多層次模型的闡述，我認為是相當深入且實用的。作者不僅僅是列出模型公式，而是深入淺出地剖析了模型背後的邏輯，以及為什麼我們在分析巢狀資料（nested data）時，需要採用HLM。書中對HGLM（階層線性模型）的介紹，我認為是其核心價值之一。作者以非常系統化的方式，從兩層次模型逐步推進到更高層次的模型，並且詳細解釋了隨機效應（random effects）的意義，包括如何解釋隨機截距和隨機斜率的變異性。SPSS的應用部分，同樣做得非常出色。書中提供的操作步驟，不僅精確，而且具有指導性，讓讀者能夠在實際操作中，鞏固理論知識。例如，當書中講解如何處理遺失資料（missing data）時，它會提供SPSS中的具體方法，並且解釋這些方法的優劣。而關於重複測量資料的分析，書中對混合效應模型（mixed-effects models）的介紹，更是讓我覺得耳目一新。作者不僅解釋了混合效應模型的理論基礎，還詳細展示了如何在SPSS中設定和解釋這類模型，包括如何處理不同的協方差結構（covariance structures）和如何進行模型擬合優度檢驗。書中舉例的豐富性，也是我非常讚賞的一點，涵蓋了教育學、心理學、醫學等不同領域的研究情境，讓讀者能夠更容易將書中的知識應用到自己的研究中。這本書不僅是一本操作手冊，更是一本能夠啟發思考的理論指南。
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