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多層次模型(HLM)及重複測量:使用SPSS分析

多層次模型(HLM)及重複測量:使用SPSS分析

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內容簡介

  隨書附贈資料檔光碟

  在自然與社會科學領域中,許多資料與研究設計都具有「階層」的性質。隨著研究方法的複雜化,應用多層次模型來分析資料的機會也逐漸增加,以彌補傳統單層次分析的不足。而SPSS的運用在各領域已深受肯定,因此在學位論文的撰寫、統計研究方面,了解多層次分析及SPSS的運用成為不可或缺的能力!

  本書介紹的多層次分析內容,包含多層次分析法、獨立樣本、重複測量、Moderated 迴歸方程式、多層次模型之方程式解說、多層次模型SPSS實作、中介模型、調節及干擾變數與階層性迴歸。透過統計軟體SPSS操作,結合理論、方法與統計從基礎統計知識引導,學習效果更顯著!

本書特色

  ◎本書提供HLM範例資料檔、SPSS操作方式和報表解釋,使學習者容易上手。
  ◎配合步驟說明與範例練習,兼顧HLM基本理論與實務操作方法。
  ◎使用新版SPSS V25操作,並附上練習題,學習效果更佳。
  ◎適用在財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生產管理、行銷管理、教學心理、風險管理、社會學、法律學、經濟學等領域。

 
 

作者介紹

作者簡介

張紹勳


  學歷:國立政治大學資訊管理博士
  現任:國立彰化師大專任教授
  經歷:致理技術專任副教授

林秀娟

  學歷:國立臺灣師範大學教育心理研究所碩士
  現職:臺北市立成功高中專任教師
 
 

目錄

Chapter01 多層次分析法:HLM
1-1多層次模型( 階層線性模型HLM) 的興起
1-1-1多層次模型的興起
1-1-2單層次:多元迴歸分析(OLS) 之重點整理
1-2什麼是多層次分析法?
1-2-1階層線性模型(HLM) 之由來
1-2-2多層次模型之重要性
1-2-3傳統單層次OLS 分析巢狀(nested) 資料,會出什麼問題?
1-2-4脈絡變數(contextual variables)vs. 總體變數
1-3 多層次分析之模型界定
1-3-1多層次模型之示意圖
1-3-2多層次模型之假定(assumption)
1-3-3隨機截距vs 隨機斜率之4 種關係
1-3-4a隨機係數模型之3 種設定(random coefficient modeling)
1-3-4b雙因子隨機係數之3 種設定解說
1-3-5多層次資料結構:平減(centering) 即離差分數(deviated scores)
1-4模型設定/建構的步驟
1-4-1模型設定的步驟
1-4-2如何提升多層次分析法的嚴謹性
1-5變數中心化(centering)、交互作用項(Z×A) 具多元共線性疑慮
1-5-1為何總平減(grand-mean centering) 可克服多元共線性之問題
1-5-2交互作用項(Z*A) 會導至多元共線性之嚴重問題:心臟科
1-5-3變數中心化(centering variables)/ 平減
1-5-4中心化(centering)/平減的時機
1-5-5中心化(centering) 的類別
1-6線性混合模型:多層次分析入門(mixed, xtmixed 指令)
1-6-1線性混合模型(linear mixed model) 之方程式

Chapter 02 獨立樣本ANOVA、重複測量(MIXED指令)、Moderated 迴歸方程式
2-1變異數分析(ANOVA) 之簡介
2-1-1 ANOVA【基本概念】
2-1-2 ANOVA【重點整理】
2-2 one way ANOVA 分析
2-2-1 one way ANOVA:四種教學法的教學效果比較(oneway 指令)
2-2-2單因子ANOVA:A 因子( 四組) 在連續變數Y 的平均數比較
(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print =etasq.、oneway /polynomial 指令)
2-3 two way ANOVA 分析:Moderated 迴歸方程式
2-3-1 two way ANOVA:教室氣氛(a) 和教學方法(b) 對學習成就(y):交互作用項(MANOVA 指令)
2-4 單層次:重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure) 2-4-1重複量測(repeated measurement)ANOVA 的重點整理
2-4-2重複測量ANOVA 之主要效果/ 交互效果檢定(雙層MIXED vs.單層GLM 指令)
2-5 雙層次(MIXED 指令):重複測量的混合效果模型
2-5-1雙層次vs.二因子混合設計ANOVA:wide 格式(雙層MIXEDvs.單層GLM 指令)
2-5-2雙層次vs.二因子混合設計ANOVA:long 格式(MIXED 指令)

Chapter03 多層次模型之方程式解說:有(Z×X)交互作用項就須中心化
3-1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
3-1-1 Step 1 設定(模型1):零模型(null model)
3-1-2 Step 2 設定(模型2):平均數為結果的迴歸模型(means-as-outcomes regression)
3-1-3 Step 3 設定(模型3):Level-1 具固定效果之隨機截距模型
3-1-4 Step 4 設定(模型4):隨機係數(random coefficients) 迴歸模型
3-1-5 Step 5 設定(模型5):截距與斜率為結果的迴歸(交互作用)

Chapter04 多層次模型(multi-level modeling):SPSS實作(MIXED 指令)
4-1六步驟來挑選最佳多層次模型(即HLM):用IC準則來判斷
4-1-0樣本資料檔
4-1-1 Step 1: 零模型(intercept-only-model, unconditional model)
4-1-2 Step 2: Level-1 單因子之隨機截距模型( 無隨機斜率u1j)
4-1-3 Step 3: Level-1 單因子之隨機截距且隨機斜率模型(slopes and intercepts as outcomes)
4-1-4 Step 4: Level-1 雙因子之隨機斜率模型
4-1-5 Step 5: Level-2 單因子及Level-1 雙因子之隨機模型(無交互作用)
4-1-6 Step 6: Level-2 單因子及Level-1 雙因子之隨機模型(有交互作用)
4-2多層次模型之SPSS 練習題( 新版MIXED 指令,舊版xtmixed 指令)

Chapter05 中介模型、調節/干擾變數
5-1理論與模型二者是一體兩面的關係
5-2理論建構的二個途徑
5-3因果關係的第三者:調節/干擾變數(moderator)、中介變數
5-3-1組織研究的中介檢定之緣起
5-3-2中介變數( 直接效果、間接效果) ≠調節變數(交互作用效果)
5-3-3a中介變數
5-3-3b中介變數存在與否的4種檢定法
5-4中介模型Sobel 檢定法(巨集指令):影響憂鬱症的直接及間接因素
5-5調節變數(moderator),又稱干擾變數
5-5-1調節式中介效果(moderated mediation )
5-5-2多層次中介效果:STaTa 實作(ml_mediation、xtmixed 指令)

Chapter06 層次迴歸/階層性迴歸(hierarchicalregression)
6-1層次迴歸(hierarchical regression) 重點性
6-2層次迴歸的概念
6-3層次迴歸分析:寵物越多可增加幸福感嗎(regression 指令)
參考文獻
 



  SPSS是國際知名的統計軟體,SPSS 在財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生產管理、行銷管理、教學/心理系、風險管理系、社會系、法學院、經濟系等領域應用已深受肯定。尤其最新版SPSS v25,與舊版的畫面及指令都已大幅改變。

  在google scholar 學術搜尋中,查詢「hierarchical linear modeling」會出現

  2,940,000 篇以上論文;查詢「repeated measurements」會出現3,330,000 篇以上論文;查詢「mediator model」會出現1,460,000 篇以上論文。以上統計方法都是本書介紹的重點。

  本書介紹「多層次模型」,旨在使用SPSS 實作資料「popular2.sta」,並解說,混合模型分析的步驟,進而求出下列答案:

  (1) 單層 vs. 雙層模型誰優,理由(證據) 為何?

  (2) 隨機截距 vs.「隨機截距+ 隨機斜率」vs. 隨機斜率,三者誰最優,理由(證據) 為何?

  (3) 雙層的模型中,level-1「單因子」vs.「雙因子」,誰優,理由 (證據) 為何?

  (4) 雙層的模型中,level-1與 level-2「無交互作用項」vs.「有交互作用項」,誰優,理由(證據) 為何?

  (5) 雙層的模型中,level-1 與level-2 若「有交互作用項」,「無總平減」vs.「有總平減」,誰優,理由(證據) 為何?

  SPSS 國內使用者眾多,故撰寫理論、統計及方法論兼備的SPSS 專業書籍,並附上範例資料檔供讀者實作:

  一、《高等統計:應用SPSS 分析》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、重複測量等。

  二、《多變量統計之線性代數基礎:應用SPSS 分析》,該書內容包括:平均數之假設檢定、MANOVA、典型相關分析(canonical correlation analysis)、判別分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析、多向度量尺/多維標度法。

  三、《邏輯斯迴歸及離散選擇模型:應用SPSS 分析》一書,該書內容包括:邏輯斯迴歸、Probit 迴歸、多項式邏輯斯迴歸、Ordinal 迴歸、Poisson 迴歸、負二項迴歸等。

  四、《多層次模型(HLM) 及重複測量:使用SPSS 分析》一書,該書內容包括:線性多層次模型、panel-data迴歸等。

  五、《存活分析及ROC:應用SPSS》一書,該書內容包括:類別資料分析(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、勝出比 (odds ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 曲線、Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、參數存活分析六種模型等。

  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,都是實證研究中很重要的內涵,這也是本書撰寫的目的之一。本書內文盡量結合「理論、方法、統計」,期望能讓學習者得到良好的研究成果。
  
張紹勳 林秀娟 敬上
 

詳細資料

  • ISBN:9789571198897
  • 規格:平裝 / 400頁 / 19 x 26 x 2 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

1-1-1 多層次模型( 階層線性模型,HLM) 的興起
 
多層次模型(multilevel model),又稱階層線性模型(hierarchical linear model,HLM)。HLM 在生物統計領域習慣稱作線性混合模型(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,其背後的原理大致是差不多的。
 
多層次模型常存在的疑問有二類:(1) 資料為「階層性」的性質。(2) 資料「重複測量」的研究設計。在生物醫學、教育等社會及自然科學領域中,抽樣(sampling) 設計常常存在「階層性」,例如:分層隨機抽樣法,它就使用階層抽樣(hierarchical sampling)/集群抽樣(cluster sampling)。分層隨機抽樣法可能以學校為抽樣的單位,檢視城鄉差距對學生學業成就的影響,此時學生是巢狀或嵌套(nested) 在學校之下;或是組織的行為研究也常常以不同公司的員工填答問卷資料,此時員工也是巢狀在公司之下。而這以傳統的統計方法( 例如:複迴歸或ANOVA) 處理這種階層性資料會存在一些問題,傳統的迴歸最重要的一個假定(assumption) 就是誤差ε 具有「獨立性」,亦即每個受訪者的依變數(結果變數/依變數) 是互相獨立的,但是同一間學校的學生的特質理論上應該會比較相似,而來自同一公司的一群員工也應該具有比較相似的特質,此時若使用傳統迴歸(SPSS 指令包括reg、heckpoisson、hetregress、intreg、ivpoisson、ivtobit、npregress、qreg、sureg、tobit、tpoisson、truncreg、zip),由於未能考量「群組層次→個體層次」的調節( 干擾,moderator),導致線性迴歸式可能產生錯誤的推論效果,簡單來說即傳統的迴歸無法處理「互依性」的資料。此時使用HLM則可以考慮每一個總體層次單位( 跨國、學校、公司、鄰居) 之下的個體層次單位(學生、員工、住戶) 互為相依的事實。
 

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