首  页 关于博脉 软件产品 硬件设备 培训课程 主要客户 联系我们
博脉 -- 专业 务实 周到
 
  产品标志 Logo

  同厂产品 Same Publisher
Lisrel
SuperMix
Item Response Theory

  推荐书目 Booklist
多层线性模型应用

  产品咨询 Enquiry
若您有任何产品的问题或需求,欢迎随时与我们联络。
我们将很乐意为您服务!
电邮:info@pomine.com
电话:(020) 2264 4217
传真:(020) 2264 4215

您还可以填写产品咨询表:

  典型客户 Typical Customers
北京大学
[更多]


 HLM   - 分层线性与非线性建模分析软件
在社会研究和其它领域中,研究的数据通常是分层(hierarchical)结构的。也就是说,单独研究的课题可能会被分类或重新划分到具有不同特性的组中。在这种情况下,个体可以被看成是研究的第一层(level-1)单元,而那些区分开他们的组也就是第二层(level-2)单元。这可以被进一步的延伸,第二层(level-2)的单元也可以被划分到第三层单元中。在这个方面很典型的示例,比如教育学(学生位于第一层,学校位于第二层,学校分布是第三层),又比如社会学(个体在第一层,相邻的个体在第二层)。很明显在分析这样的数据时,需要专业的软件。分层线性和非线性模型(也称为多层模型)的建立是被用来研究单个分析中的任意层次间的关系的,而不会在研究中忽略掉分层模型中各个层次间相关的变异性。
w_w__w__.p_o_m__ine_._c__o_m_
HLM程序包能够根据结果变量来产生带说明变量(explanatory variable,利用在每层指定的变量来说明每层的变异性)的线性模型。HLM不仅仅估计每一层的模型系数,也预测与每层的每个采样单元相关的随机因子(random effects)。虽然HLM常用在教育学研究领域(该领域中的数据通常具有分层结构),但它也适合用在其它任何具有分层结构数据的领域。这包括纵向分析( longitudinal analysis),在这种情况下,在个体被研究时的重复测量可能是嵌套(nested)的。另外,虽然上面的示例暗示在这个分层结构的任意层次上的成员(除了处于最高层次的)是嵌套(nested)的,HLM同样可以处理成员关系为"交叉(crossed)",而非必须是"嵌套(nested)"的情况,在这种情况下,一个学生在他的整个学习期间可以是多个不同教室里的成员。
ww_w_._p_om__i_ne__._co__m
HLM程序包可以处理连续,计数,序数和名义结果变量(outcome varible),及假定一个在结果期望值和一系列说明变量(explanatory variable)的线性组合之间的函数关系。这个关系通过合适的关联函数来定义,例如identity关联(连续值结果)或logit关联(二元结果)。
ww_w__.__p_o__mi__n__e_._com
即使是不完整的数据,它也可以进行有效的多元线性分析,包括非限制模型、随机效应模型、自相关模型与多级模型,并可以读取大多数统计软件包中的数据。它能够输出伯努利最大似然算子估算二元模型、二元数据的多项回归模型以及正态模型,精确计算预测方程的标准差,进行潜在变量效度分析和对数线性分析。
Publisher
 
Copyright ©2003- Guangzhou Pomine Info. Tech. Co., Ltd. 广州博脉信息技术有限公司 ©版权所有 (粤ICP备11101756号-1)