内容简介
《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论:阶层线性模式的关键问题与试解》特色:详细说明使用HLM的时机以及巢套数据ICC公式的释义;有关样本大小计算的议题介绍与两层HLM样本数决定文献的整理;详实介绍多层次研究个体层次与组织层次构念的信效度考验方法;相关HLM分析方法的介绍与示范;HLM模式的评估;HLM模式的诊断与估计;多层次调节中介效果的检验程序示范说明。
目录
1 导论:从GLM到HLM
1.1 概说
1.2 回归分析的基本概念
1.3 多层次模型分析的方法学概念
1.4 阶层线性模式的基本原理
2 组内相关系数议题
2.1 概说
2.2 组内相关系数的意义
2.3 忽略组内相关系数的影响
2.4 范例说明
3 样本数议题
3.1 概说
3.2 多层次样本数与判断
3.3 范例说明
4 变量聚合议题
4.1 概说
4.2 共识(rwg)与信度(ICC2)
4.3 共识与信度指标的使用标准
4.4 共识指标的计算
4.5 范例说明
5 中心化议题
5.1 概说
5.2 平减策略的比较
5.3 范例说明
6 固定与随机效果议题
6.1 概说
6.2 多层次模式中的随机与固定问题
6.3 随机与固定效果的差异与决策准则
6.4 范例说明
7 估计法议题
7.1 概说
7.2 多层次分析中的估计方法
7.3 REML与FUML的决策准则
7.4 范例说明
8 模式适配议题
8.1 概说
8.2 多层次模式的模式适配与比较
8.3 效果量与解释力
8.4 范例说明
9 估计强韧性议题
9.1 概说
9.2 统计假设检验与误差估计
9.3 多元共线性问题
9.4 范例说明
10 贝氏估计议题
10.1 概说
10.2 缩动与填补
10.3 范例说明
11 多层次中介与调节议题
11.1 概说
11.2 中介与调节效果
11.3 多层次中介与调节效果
11.4 范例说明
12 组织构念的信效度议题
12.1 概说
12.2 组织构念的计量指标
12.3 范例说明
附录
13 多层次研究个体层次构念信效度议题
13.1 概说
13.2 范例说明
附录一 研究变项题项
附录二 (13-4)与(13-5)SPW与S*B的不偏估计证明
14结语
参考文献
精彩书摘
《现代工商管理经典教材·多层次模式方法论:阶层线性模式的关键问题与试解》:
在蒙地卡罗模拟的研究中,多数的模拟是以低度组内相关(p≤0.25)所进行,以符合多数社会科学研究的特性。其中两个研究探讨了固定参数估计数(γ)的特性(Kim,1990;Van der Leeden &Busing;,1994),两个研究检验变异成分在不同估计方法时的特性(Bus—ing,1993:van der Leeden&Busing;,1994)。Kim所比较的各种估计方法包括OLS、GLS与EB/ML法(REML形式),结果显示在各种条件之下,估计的结果是相同的,同时研究结果也显示,若要获得不偏的估计值,不一定要用到像。EB/ML法这种复杂度高的技术,他所比较的几种方法都可以获得不偏估计数。Kreft与Leeuw(1998)重新计算Kim研究所获得的固定参数估计值的效能,来进行OLS、GLS与EB/ML三种估计法的比较。他们发现GLS与EB/ML法的γ估计值是相同的,在OLS与EB/ML法之间则有些微的差异,OLS法的结果会有较大的估计变异数。但是在大样本的情况下就不会这样,OLS与其他丽种方法在大样本时对于γ的估计并没有差别。OLS法的效能(检定力)在各种条件下都可以达到0.90的水准。若与其他方法相比有较低的效能的话,表示该方法要获得更多的观察值才能获得相同的效能水准。整个的结论大致如下:①GLS与EB/ML法具有相同的效能;②所有三种方法所得到的γ估计值都是不偏的。
van der Leeden与Busing(1994)也进行了OLS、GLS与RIGL(也就是HLM中的REML法)三种估计方法在处理跨层级估计值上的比较。研究结果就如同Kim的研究发现,这三种方法对于跨层级的γ估计值都没有差别,而且这三种估计法都可获得不偏估计值。
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前言/序言
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