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Once the iterative procedure has converged, the output will automatically be displayed in the
format set on the Preferences dialog box.
3. Interpreting the output
Partial output for this model is shown below. The first set of results is for the homogeneous model:
Final estimation of fixed effects:
Fixed Effect Coefficient Standard
error
t-ratio Approx.
d.f. p-value
For INTRCPT1, β0
 INTRCPT2, γ00 13.345654 0.261011 51.131 159 <0.001
For FEMALE slope, β1
 INTRCPT2, γ10 -1.381355 0.185852 -7.433 159 <0.001
Final estimation of fixed effects
(with robust standard errors)
Fixed Effect Coefficient Standard
error
t-ratio Approx.
d.f. p-value
For INTRCPT1, β0
 INTRCPT2, γ00 13.345654 0.261027 51.127 159 <0.001
For FEMALE slope, β1
 INTRCPT2, γ10 -1.381355 0.185897 -7.431 159 <0.001
Final estimation of variance components
Random Effect Standard
Deviation
Variance
Component d.f. χ2 p-value
INTRCPT1, u0 2.93070 8.58901 122 589.08609 <0.001
FEMALE slope, u1 0.80442 0.64709 122 139.99921 0.127
level-1, r 6.22361 38.73330
Note: The chi-square statistics reported above are based on only 123 of 160
units that had sufficient data for computation. Fixed effects and variance
components are based on all the data.

HLM功能的亮点包括三个新的进程，处理二进制、计数、序数和多项式（名义）的响应变量，以及连续响应变量的一般理论层次线性模型。

HLM还提供了估计分层广义线性模型的自适应Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
高阶拉普拉斯Laplace近似大似然法。

HLM还提供了估计分层广义线性模型的自适应Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
高阶拉普拉斯Laplace近似大似然法。AGH的方法已经被是有效的，尤其当集群规模小，方差分量大的时候。高阶Laplace方法需要较大的集群大学，但允许任意数量的随机效应（当集群较大时非常重要）。

HLM新版本的输出，为统计模型提供优雅的符号，包括视觉上有吸引力的表格、用户可以剪切和复制输出内容到结果中。


在社会研究等领域，研究数据往往具有层次结构。也就是说，单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层(level-1)单元，而那些区分开他们的组也就是*二层(level-2)单元。这可以被进一步的延伸，*二层(level-2)的单元也可以被划分到*三层单元中，*三层（level-3）单元的也可以划分到*四层单元中。这方面的例子比比皆是，比如教育，学生在层，教师在*二层，学院在*三层，学院部门在*四层，和社会学，个人在层，社区在*二层。显然，对这些数据的分析需要的软件。分层线性和非线性模型(即所谓的多层次模型)已经被用来研究单个分析中的任意层次间的关系，而不忽略与层次结构的每一级相关的可变性。
HLM程序允许连续计数、序数和名义变量和假设结果的期望和一组解释变量的线性组合的函数关系。这种关系是由一个合适的链接函数定义的，例如，身份链接（连续结果）或logit链接（二进制结果）。
HLM大大的扩展了可以被评估的分层模型的范围.它同样提供了比先前版本更大的便利.下面是有关关键新特征和选项的综述。

Select the option add variable group centered, indicating that the group mean is to be used as
point of reference. Once this option has been selected, the additional variable is displayed in the
WHLM window. Note that for each individual value of SESij the value of the mean socioeconomic status in unit i namely SES. j is subtracted. The predictor now appears in the equation
window and each regression coefficient associated with it has become an outcome in the level-2
model. By default, HLM only assumes a random intercept so only the coefficient 0 u denoting
random variation in the intercept over level-2 units is activated. The slope of the level-1
predictor(s) is assumed fixed. To fit a random SES slope as well, click on the slope equation ( β1 j
) and then on the term 1 j u .
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
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