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第零章 前言1

第一章 回归模式与阶层线性模式1

第一节 回归模式3

一、回归模式的假设3

二、遗漏重要解释变项的结果6

三、忽略独立性的结果13

第二节 阶层线性模式的方法论19

一、阶层线性模式简介19

第三节 参考文献与进阶阅读文章30

第二章 阶层线性模式的原理与各种模型31

第一节 阶层线性模式概念32

第二节 阶层线性模式原理43

第三节 阶层线性模式的主要模型52

一、具随机效果的单因子变异数分析模型52

二、以平均数为结果的回归模型56

三、具随机效果的单因子共变异数分析模型58

四、随机系数回归模型69

五、以截距与斜率为结果的回归模型72

六、非随机变动斜率模型75

七、Cronbach模型81

八、脉络模型82

第四节 阶层线性模式的另外一种分类方法84

一、三层皆为零模型（Null Models）84

二、第一层为完整模型（Full Model）、第二、三层为零模型（Null Models）85

三、第一、二层为完整模型（Full Models）、第三层为零模型（Null Model）88

四、第一二三层皆为完整模型（Full Model）90

五、其它完整模型与零模型在三层的不同种组合93

第五节 阶层线性模式的一般式94

第六节 参考文献与进阶阅读文章98

第三章 阶层线性模式的参数估计（Ⅰ）101

第一节 简单回归分析的参数估计103

一、简单回归分析103

二、回归系数的解释109

第二节 多元回归分析的参数估计112

一、一般最小平方估计法112

二、加权最小平方估计法（一般化最小平方估计法）120

三、最大概似估计法126

四、多元回归分析回归系数的解释133

第三节 阶层线性模式的参数估计141

一、具随机效果的单因子变异数分析模型144

二、以平均数为结果的回归模型150

三、具随机效果的单因子共变异数分析模型156

四、随机系数的回归模型165

五、以截距与斜率为结果的回归模式模型168

六、两层结构HLM一般式的参数估计173

七、脉络回归模型180

第四节 参考文献与进阶阅读文章187

第四章 阶层线性模式的参数估计（Ⅱ）189

第一节 具随机效果的单因子变异数分析τ00与σ2的估计191

一、当nj相等时191

二、当nj不等时202

第二节 具随机效果的单因子共变数分析τ00与σ2的估计205

第三节 随机系数回归模型的参数估计（IGLS技术）217

一、变异数成分模型的参数设定220

二、IGLS估计技术225

三、随机系数模型的参数估计238

第四节 阶层线性模式一般式的IGLS243

第五节 最大概似估计法249

一、ML/FML估计法（Full ML）255

二、REML估计法（Restricted ML）262

第六节 EM演算法270

一、M的步骤278

二、E的步骤280

第七节 其他演算法282

第八节 参考文献与进阶阅读文章285

第五章 阶层线性模式的参数检定287

第一节 简单回归分析的回归系数检定289

第二节 阶层线性模式的参数假设检定类型303

第三节 阶层线性模式的参数检定310

一、第二层固定效果回归系数的检定310

1.单一回归系数的检定310

2.回归系数的联合检定311

二、第一层回归系数的假设检定319

1.单一回归系数的检定319

2.回归系数的联合检定324

三、随机效果的变异数成分检定329

1.单一变异数的检定331

2.变异数共变数矩阵的检定336

第四节 模式拟合度的概似比检定338

一、概似比检定（likelihood ratio test）分析程序338

1.变异数参数的检定338

2.模型设定考虑的原则338

3.如何开始339

二、离异数检定340

第五节 强韧标准误347

第六节 参考文献与进阶阅读文章351

第六章 广义阶层线性模式353

第一节 广义线性模式介绍354

第二节 逻吉斯回归与机率回归356

第三节 多项逻吉斯回归或多项逻辑模型360

第四节 次序机率回归分析或累积逻吉斯回归364

第五节 布拉松回归368

第六节 广义线性阶层模式369

一、当结果变项为二元资料370

二、当结果变项为名义别变数372

三、当结果变项为次序变数374

四、当结果变项为计数资料377

第七节 参考文献与进阶阅读文章378

第七章 纵贯面资料分析379

第一节 纵贯面资料的类型380

第二节 横断面与纵贯面资料的关系390

第三节 线性成长模式396

第四节 第一层解释变项的中心化问题402

第五节 误差项的假设405

第六节 混合模型410

第七节 参考文献与进阶阅读文章412

第八章 阶层线性模式假设与一些重要议题415

第一节 HLM的基本假设416

第二节 中心化议题419

一、中心化相关原理419

二、解释变项中心化的模拟研究425

第三节 固定效果与随机效果的选择433

一、随机效果与异质变异性的关系433

二、固定效果与随机效果的决定436

第四节 样本大小的决定437

一、样本数的问题437

二、HLM的样本数问题441

三、HLM估计法与样本的关系448

第五节 残差分析451

一、第一层的残差分析451

二、第二层的残差分析453

第六节 决定系数的计算459

第七节 缩动与信度的意义464

第八节 参考文献与进阶阅读文章472

第九章 阶层线性模式的应用实例475

第一节 基本资料概述476

第二节 零模型（具随机效果的单因子变异数分析）483

第三节 具随机效果的单因子共变数分析490

第四节 随机回归系数模型501

第五节 以平均数为结果变项模型513

第六节 脉络模型519

第七节 完整模型527

第八节 参考文献与进阶阅读文章534

第十章 阶层线性模式的软体操作介绍535

第一节 HLM6.02的操作536

一、资料整备536

二、结果变项的选择与类型555

三、HLM程式的执行558

四、第一层与第二层解释变项的处理559

五、固定效果与随机效果的设定567

六、结果档的开启570

七、叠代收敛的设定572

八、参数估计法的设定575

九、假设检定的设定577

十、结果档参数估计输出的设定586

十一、探索分析的设定588

十二、从.mdmt档更改.mdm档内容596

十三、储存程式命令档（.hlm）598

十四、储存回归模式影像档602

十五、结果档路径与档名设定606

十六、回归线的绘制609

十七、第一层回归系数的图示绘制620

十八、第一层回归模式残差项的盒形图626

十九、原始资料的盒形图检验630

二十、两变项间散布图设定632

二十一、环境系统设定（preference）635

第二节 SPSS的Mixed模组638

一、SPSS资料档的整备638

二、Mixed模组的执行设定648

1.具随机效果的单因子变异数分析模型或随机截距项模型652

2.以平均数为结果变项模型660

3.具随机效果的单因子共变数模型665

4.随机系数模型668

5.脉络模型672

6.完整模型676

第三节 SPSS Mixed语法682

索引687

中文索引 索引687

英文索引 索引693