HLM for Windows

在社會科學以及其他的田野調查中，研究資料經常出現階層性結構。就是這些研究中，往往面對有許多分類的資料。在某些個案中，某一個個體可能屬於階層一的分類，不過也可以將之分類到階層二中。藉由這樣的延伸，可由第二階層延伸出第三階層。例如：教育單位，學生可分為第一類、學校分為第二類，而學校又可針對其屬性分為第三類；而社會科學中可將個人分為第一類、區域分成第二類。本軟體可將此特殊的資料進行清晰的分析。HLM(Hierarchical linear and nonlinear models) (也可稱為多階模型(multilevel models)) 是專門用來處理單一資料進行多階相關分析的軟體。同時也不忽略這些多層級資料的相關性。HLM軟體可以處理連續性資料、計次、順序、名義的資料。

HLM不僅僅估計每一層的模型係數，也預測與每層的每個採樣單元相關的隨機因子(random effects).雖然HLM常用在教育學研究領域(該領域中的數據通常具有分層結構)，但它也適合用在其它任何具有分層結構數據的領域。這包括縱向分析(longitudinal analysis)，在這種情況下，在個體被研究時的重複測量可能是嵌套(nested)的。另外，雖然上面的示例暗示在這個分層結構的任意層次上的成員(除了處於最高層次的)是嵌套(nested)的，HLM同樣可以處理成員關係為「交叉(crossed)」，而非必須是"嵌套(nested)"的情況。在這種情況下，一個學生在他的整個學習期間可以是多個不同教室裡的成員。

HLM程序包可以處理連續、計數、序數和名義結果變量(outcome varible)，及假定一個在結果期望值和一系列說明變量(explanatory variable)的線性組合之間的函數關係。這個關係通過合適的關聯函數來定義，例如identity關聯(連續值結果)或logit關聯(二元結果)。

 
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