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Note that the robust standard errors should be trusted only when the number of higher-level units
is moderately large relative to the number of explanatory variables at a higher level. At some point,
the number of higher-level units can become so small that these standard errors are not computable
as the information matrix is uninvertible or not positive-definite. In such cases, a message that
robust standard errors could not be computed for a model may be printed to the HLM output file.
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 7 is compatible with Windows 10. It has been tested on Windows 10 and no problems were reported.
HLM 7 is compatible with Windows 8. It has been tested on Windows 8 and no problems were reported.
HLM 7 is compatible with Windows 7. It has been tested on Windows 7 and no problems were reported.
HLM新版本在建模多层次和纵向数据方面提供了**的灵活性。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。
嵌套模型
嵌套模型的横截面数据，如学校教室内学生的项目反应模式。
纵向数据的模型，如在社区内人与人之间在时间点内的项目。
四路交叉分类和嵌套混合
对学生在学校内随时间推移，教师的重复措施，或在中嵌套项目反应，根据原籍国和目的地进行交叉分类。
对同时居住在某一特定地区并参加某一学校的人的重复措施。
相依随机效应的递阶模型
空间相关邻域效应
社交网络互动
LM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。
HLM新版本在建模多层次和纵向数据方面提供了**的灵活性。
The final output given is the deviance statistic for this model, together with the degrees of freedom.
This information may be used to compare the fit of two models, as can be seen in the section on
hypothesis testing.
In the next example on this page modification of this model and the testing of hypotheses
concerning both fixed effects and the homogeneity of the level-1 variance will be considered.
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