新編21世紀(jì)心理學(xué)系列教材高級心理統(tǒng)計（第2版）第十三章多層線性模型簡介核心要點學(xué)習(xí)各種多層線性模型，以及如何在HLM、SPSS、Mplus軟件中進(jìn)行多層線性模型分析。掌握各種多層線性模型中參數(shù)的定義、特點、運用及解釋。了解多層線性模型的參數(shù)估計方法。提綱1多層線性模型概述2主要回答的問題3模型及假設(shè)4注意的問題5案例和SPSS操作1.多層線性模型概述傳統(tǒng)回歸分析方法在分析有結(jié)構(gòu)層次特點的數(shù)據(jù)時有局限性。多水平分析法同時考慮到不同水平的變異，在模型上與實際情況更加吻合，也能更合理正確的揭示事物之間的關(guān)系。多層線性模型的發(fā)展經(jīng)歷了模型理論構(gòu)想階段、問題解決階段和快速發(fā)展階段多層線性模型廣泛的應(yīng)用于心理學(xué)研究中2.傳統(tǒng)多元回歸分析主要回答的問題預(yù)測變量和因變量的關(guān)系預(yù)測變量的重要性程度模型中加入其他變量后，預(yù)測變量對因變量的影響是否會發(fā)生變化預(yù)測變量之間的交互作用參數(shù)估計結(jié)果在新樣本中預(yù)測因變量2.多層線性分析主要回答的問題組間均值差異組間斜率差異跨級交互作用對追蹤數(shù)據(jù)的分析元分析3.多層線性分析中的模型及假設(shè)一、兩水平線性分析的數(shù)學(xué)模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)一、兩水平線性分析的數(shù)學(xué)模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)二、擴(kuò)展的兩水平線性分析的數(shù)學(xué)模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)二、擴(kuò)展的兩水平線性分析的數(shù)學(xué)模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)三、多水平分析常用的簡化模型類型1、隨機(jī)效應(yīng)一元方差分析模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)三、多水平分析常用的簡化模型類型2、隨機(jī)效應(yīng)單因素協(xié)方差分析模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)三、多水平分析常用的簡化模型類型3、一般線性回歸模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)三、多水平分析常用的簡化模型類型4、隨機(jī)系數(shù)回歸模型3.多層線性分析中的模型及假設(shè)四、多層線性模型中的參數(shù)估計一般常用的層次模型的參數(shù)估計方法有：迭代廣義最小二乘法、限制性的廣義最小二乘估計馬爾科夫鏈蒙特卡洛法4.多元線性分析中一些值得注意的問題一、預(yù)測變量Xij和Wj的中心化對Xij的中心化對Wj的中心化二、多層線性模型預(yù)測變量解釋率的計算三、樣本量、多重共線性、缺失值的問題5.案例及操作一、應(yīng)用案例及HLM操作詳見課本P387-397二、應(yīng)用案例及SPSS操作詳見課本P397-400三、應(yīng)用案例及Mplus操作詳見課本P400-405關(guān)鍵術(shù)語多層線性模型

固定部分隨機(jī)部分隨機(jī)效應(yīng)一元方差分析模型（零模型）隨機(jī)效應(yīng)單因素協(xié)方差分析模型隨機(jī)系數(shù)回歸模型中心化解釋率內(nèi)容小結(jié)隨機(jī)效應(yīng)一元方差分析模型又稱零模型，模型中沒有考慮任何預(yù)測變量對因變量的影響，可以計算跨級相關(guān)，即組間方差占總方差的比例，或者說在總的變異中由水平2解釋的方差的比例。隨機(jī)效應(yīng)單因素協(xié)方差分析模型與傳統(tǒng)協(xié)方差模型的區(qū)別在于將組間效應(yīng)定義為隨機(jī)效應(yīng)而不是固定效應(yīng)。在隨機(jī)系數(shù)回歸模型中，模型的截距是隨機(jī)的，自變量對因變量影響的斜率也是隨機(jī)的。多層線性分析模型，可以通過對參數(shù)進(jìn)行不同的限定的都不同的模型形式，逐漸加一些參數(shù)，考慮較復(fù)雜的模型，最終得到與數(shù)據(jù)擬合較優(yōu)的模型。新編21世紀(jì)心理學(xué)系列教材高級心理統(tǒng)計（第2版）第十四章

多層線性模型在追蹤研究中的應(yīng)用核心要點學(xué)習(xí)追蹤研究中的多層線性模型，以及如何在HLM、SPSS、Mplus軟件中進(jìn)行分析。掌握追蹤研究中多層線性模型中參數(shù)的定義、特點、運用及解釋。1.多層線性模型分析追蹤研究數(shù)據(jù)的優(yōu)勢追蹤研究在心理學(xué)中是研究兒童心理發(fā)展的一種重要方法，主要用來分析一段時間或者某幾個時間點總體的平均增長趨勢和個體之間的差異。多層線性模型主要用來處理具有嵌套結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如學(xué)生嵌套于班級，班級嵌套于學(xué)校等。多層線性模型處理缺失數(shù)據(jù)而不影響參數(shù)估計精度的這一特征，使得多層線性模型處理追蹤研究時有很大的優(yōu)勢。2.追蹤研究中的多層線性模型主要針對追蹤研究所關(guān)心的兩個問題建立對應(yīng)的兩水平統(tǒng)計模型：水平1的模型，描述個體某一特征隨時間的發(fā)展趨勢；水平2模型，描述個體間發(fā)展趨勢的差異以及個體預(yù)測變量對這一差異的解釋。例：研究者假設(shè)三年級到六年級這一段時間，個體自我概念隨時間有線性發(fā)展的趨勢（第一水平模型）。其次就個體發(fā)展特征之間的差異進(jìn)行分析（第二水平模型），并分析性別和初始退縮行為對個體發(fā)展趨勢差異的預(yù)測。2.1描述個體發(fā)展的水平1模型假設(shè)兒童的自我概念隨著年級有線性變化的趨勢，第一水平模型可以定義為：2.2描述個體差異的水平2模型對于第二水平的模型，最簡單的模型是不加任何預(yù)測變量的模型：對含有第二水平預(yù)測變量的模型可以表示為：3.一些值得注意的問題至少需要3次以上的追蹤數(shù)據(jù)，應(yīng)根據(jù)研究需要合理選擇時間變量。水平1中的結(jié)果變量必須在各次測量中具有等價性。4.應(yīng)用案例一及操作應(yīng)用案例一及HLM操作。 《高級心理統(tǒng)計》P409-4224.應(yīng)用案例一及操作數(shù)據(jù)來源：香港三所小學(xué)264名學(xué)生，其中男生149名，女生115名。以每年測查一次的方式，對其從三年級到六年級的自我概念進(jìn)行連續(xù)四次的測量，且在三年級第一次測試時對其退縮行為進(jìn)行測量。4.應(yīng)用案例一及操作測量：自我概念：該量表包含與特殊領(lǐng)域相關(guān)聯(lián)的①認(rèn)知（Cognitive）自我概念；②社交（Social）自我概念；③運動（Physical）自我概念三個方面，另外還包含與具體領(lǐng)域獨立的一般（General）自我概念。量表共28個項目，其中每個分量表7個項目。兒童的退縮行為：采用兒童退縮行為量表（Younger’sWithdrawalChildrenProfile）對兒童的退縮行為進(jìn)行測量，該量表共由7個項目組成。4.應(yīng)用案例一及操作數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：SPSS數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

建立HLM命令文件

4.應(yīng)用案例一及操作模型定義：線性增長模型無條件均值模型（零模型）無條件增長模型含有第二水平預(yù)測變量的模型（全模型）非線性增長模型4.應(yīng)用案例一及操作主要輸出結(jié)果：線性增長模型無條件均值模型的結(jié)果無條件增長模型的結(jié)果全模型的結(jié)果非線性增長模型4.應(yīng)用案例一及操作應(yīng)用案例一及SPSS操作。

《高級心理統(tǒng)計》P422-4254.應(yīng)用案例一及操作應(yīng)用案例一及Mplus操作。

《高級心理統(tǒng)計》P425-4285.