HLM软件教程软件怎么用 保证正版

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The reliability of aggregated variables increases as the number of level-1 units nested within a
level-2 unit increases. If j n is very large, λ j will get closer to a value of 1. Similarly, when the
group means vary substantially across the groups (holding constant the sample size per group), λ j
will tend to approach a value of 1.

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.

High School and Beyond (HS&B) is a national longitudinal study originally funded by the United
States Department of Education’s National Center for Education Statistics (NCES) as a part of
their longitudinal studies program. Its purpose was to document the “educational, vocational, and
personal development of young people following them over time as they begin to take on 
roles and responsibilities”. Here a subset of the data representing 160 schools and a total of 7,185
students is used to illustrate the fitting and interpretation of a two-level hierarchical linear model.
This example is the first in a set of seven examples based on these data described on the HLM
Support page.
Level-1 file. For our HS&B example data, the level-1 file (HSB1.SAV) has 7,185 cases and four
variables (not including the SCHOOL ID). The variables are:
• MINORITY, an indicator for student ethnicity (1 = minority, 0 = other)
• FEMALE, an indicator for student gender (1 = female, 0 = male)
• SES, a standardized scale constructed from variables measuring parental education,
occupation, and income
• MATHACH, a measure of mathematics achievement
Data for the first ten cases in HSB1.SAV are shown in Fig. 2.1.
Note: level-1 cases must be grouped together by their respective level

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。
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