诚信代理 HLM案例数据

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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。


Of interest in this example is the relationship between a student’s mathematical achievement
(MATHACH) and socio-economic status (SES). Socio-economic status was measured at both levels:
at the student level, a measure of the individual’s socio-economic status is represented by the
variable SES. For each school, a measure of the mean SES for the school is represented by the
variable MEANSES.
The 7185 level-1 units are the students, and at this level the social class (denoted by the variable
SES) is used to model the math achievement. At level-2, each of the 160 schools' intercept and
slope are predicted by school sector and school mean social class.

Summary of the model specified
Level-1 Model
 MATHACHij = β0j + β1j*(SESij) + rij
Level-2 Model
β0j = γ00 + γ01*(SECTORj) + γ02*(MEANSESj) + u0j
 β1j = γ10 + γ11*(SECTORj) + γ12*(MEANSESj) + u1j
SES has been centered around the group mean.
MEANSES has been centered around the grand mean.
Mixed Model
MATHACHij = γ00 + γ01*SECTORj + γ02*MEANSESj
 + γ10*SESij + γ11*SECTORj*SESij + γ12*MEANSESj*SESij
 + u0j + u1j*SES+ rij

Final estimation of fixed effects:
Fixed Effect Coefficient Standard
error
t-ratio Approx.
d.f. p-value
For INTRCPT1, β0
 INTRCPT2, γ00 13.347288 0.261178 51.104 159 <0.001
For FEMALE slope, β1
 INTRCPT2, γ10 -1.384269 0.186401 -7.426 159 <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 13.347288 0.261028 51.134 159 <0.001
For FEMALE slope, β1
 INTRCPT2, γ10 -1.384269 0.185836 -7.449 159 <0.001
Final estimation of variance components
Random Effect Standard
Deviation
Variance
Component d.f. χ2 p-value
INTRCPT1, u0 2.91733 8.51079 122 561.99707 <0.001
FEMALE slope, u1 0.80941 0.65515 122 139.31550 0.135
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.
Statistics for the current model
Deviance = 47042.277245
Number of estimated parameters = 7
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