HLM入门到精通 正规代理

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HLM软件将模型拟合到生成变量的线性模型中，并利用每一级的变量生成解释变量。

HLM不仅估计每个层级的模型系数，还能预测每个取样单元的随机效应。由于在教育领域的数据层次结构普遍存在，所以在教育领域运用为普遍，但实际上它适合于任何层次的结构研究领域的数据使用。


HLM provides statistical tools for comprehensive hierarchical data modeling. A recent addition to this popular program is the option to estimate an HLM from incomplete data, using a completely automated approach that generates and analyses multiply imputed data sets from incomplete data.

Select the options for missing data in the level-1 file (there is no missing data in
HSB1.SAV).
Click the selection button for measures within persons for the type of nesting of
input data if the level-1 data consist of repeated measures or item responses. With
this selection, WHLM will use in its displays and output model notations that match
those used in Hierarchical Linear Models for studies on individual change and
latent variables. The default type is persons within groups. It is generally used
when the level-1 data are comprised of cross-sectional measures. With this option,
WHLM will use model notations that correspond to those used for applications in
organization research.

The information above implies that the level-1 model will have two coefficients for each student:
the intercept ( β0 j ) and the SES slope ( β1 j ). At level-2, the intercept and SES slope are modeled
as functions of sector and mean SES. Note that both the intercept and the slope are modeled as
having randomly varying residuals. The assumption is that the intercept and slope vary not only
as a function of the two predictors SECTOR and MEANSES, but also as a function of a unique
school effect.
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