购买HLM软件以及培训 正版软件

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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.

The first task in using HLM2 is to construct the Multivariate Data Matrix (MDM) from raw data
or from a statistical package. We generally work with two raw data files: a level-1 file and a
level-2 file.

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

The information presented on the first page or two of the HLM2 printout summarizes key details
about the MDM file (e.g., number of level-1 and level-2 units, whether weighting was specified),
and about both the fixed and random effects models specified for this run. In this particular
case, we are estimating the model specified by Equations 4.14 and 4.15 in Hierarchical Linear
Models.
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