第一、多水平元分析。 多水平元分析将效应量嵌套在某个类别下,同一个类别下的效应量共享某些特征,可能存在相关。 在多水平元分析中,三水平元分析最为常见。当然也存在四水平元分析,甚至五水平元分析。三水平元分析将异质性分为水平1(抽样方差)、水平2(效应量之间的方差)、水平3(研究之间的方差)。
通过上述比较可以看出,多水平的模型(m12.2)的WAIC比单水平模型(m12.1)的WAIC要小,多水平模型更好。多水平模型有50个参数,但实际的有效参数pWAIC只有38个左右,而且比单水平的有效参数还要少,这主要是是多水平模型为48个截距参数提供了先验分布,对它们进行了正则化regularing prior,限制了后验概率分布,所有能得到较少...
在临床研究中,数据不独立的情况较为常见,如常见的多中心临床研究,在不同中心进行受试者入组,势必会出现不同中心的受试者在某些特征上存在聚集效应。此时应采用多水平分析方法,考虑层级因素,更好地探索研究因素...
HLM是专门为多水平开发的，已经有几十年了，不需要自己写代码，类似于SPSS完全就是鼠标点点点，另外，公式也比较直观易懂。这是其优势。不好的地方同样在于点点点比较麻烦，相比较R。同样，回复文末关键词，附有一个超详细HLM的教程。总之，这三个软件至少对于多水平回归分析，结果差不多。至于选择哪种，看个人偏...
可以看出,多水平是一个很广泛的概念,医学中很多数据都是多水平数据。对于此类数据,以往常见的分析方法有:①对重复测量资料在每个时间点分别进行分析,或者所有时间点求一个平均值或综合值,以此作为分析指标;②对于具有层次关系的数据,忽略高层次的信息,直接将低层次的数...
在统计分析中，多水平模型多用于处理群体、组别或地点之间的数据。1985年，音乐家Clive Wearing因感染疱疹病毒导致失忆症，这一情况与统计模型中的失忆相似：模型对不同群体、组别或地点进行拟合时，不会记住前一个模型的信息，每次拟合都是独立的。理想的统计模型应能利用所有信息进行建模。当我们分析不同...
多水平统计分析模型（混合效应模型）多⽔平统计分析模型（混合效应模型）⼀、概述 普通的线性回归只包含两项影响因素，即固定效应（fixed-effect）和噪声（noise）。噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。⽽固定效应是那些可预测因素，⽽且能完整的划分总体。例如模型中的性别变量，我们清楚只有两种性别，⽽且...
在进行多水平模型分析时,SPSS数据的排列方式十分关键。为了进行多水平模型分析,数据需要按照层次结构进行排列、多水平模型分析需要对数据进行分层处理、层次间的关系需要通过嵌套结构来表示。特别是,确保层次变量的唯一性是至关重要的。在详细描述层次间的关系时,每个层
多水平分析是在固定效应模型、随机效应模型、混合模型和套分类模型等方差成分分析的基础上完善和发展起来的一类重要分析方法。它是线性模型理论的一种补充与发展,目前已成为线性模型理论的新兴分支。因而,在阐述多水平分析的产生与发展时,应先对方差分析有一个了解。 1方差分析的几种模型及其参数估计方差分析模型是应用...
多水平模型的固定效应分析与一般线性模型相同,在重复测量数据中,可根据实际需要指定组别变量、时间变量、组别与时间的交互项,其结果解释与传统的一般线性模型也都相同。 随机效应的估计结果与固定效应不同,它反映的是变异大小,如果只有截距是随机效应,给出的是个体间截距的变异大小;如果截距和时间变量均作为随机效应,给...