多水平模型（Multilevel Model，MLM），也被称为分层线性模型（Hierarchical Linear Model，HLM），是一种用于分析具有嵌套结构数据的统计方法。这种模型特别适用于处理数据中的层次性或分组结构，例如学生在班级中、班级在学校中、学校在地区中的分布情况。一、基本概念 1. 层次结构：数据集中存在不同层次的单位。例如...
2.贝叶斯回归及混合效应模型下①贝叶斯线性混合效应模型:实现步骤、模型验证、多重比较②贝叶斯广义混合效应模型-计数数据分析:泊松、负二项、零膨胀泊松、零膨胀负二项等案例1:睡眠时间与反应速度关系的贝叶斯线性混合效应模型案例2:教师受欢迎程度的多变量预测-贝叶斯线性混合效应模型案例3:虫食种子多度(计数数据)影响...
经计算ICC=0.906/(0.906+3.289868134)=0.216,即有21.6%的变异由水平2(family)引起的,应考虑用多水平模型。 由于不同软件计算方法的差异,模型估计结果略有不同。 表1展示了单水平和2水平logistic回归模型空模型对比,可见2水平模型拟合效果优于单水平模型。 表1 单水平和2水平logistic回归模型空模型对比(SAS结果) 第二...
2)多结局应变量(伴随疾病,往往多个应变量内部具有强相关性):人格特质/精神病维度——个体 关于模型 1.随机截距模型 一种最基本最简单的多水平模型,以方差成分模型为基础。 j=1,2,...,m 表示水平2单位 i=1,2,...,n 表示水平1单位 *角标含义样例:j代表水平2,医院;i代表水平1,患者;即ij代表第j个医院...
多水平模型的基本概念 多水平模型,亦被称作随机系数模型、混合效应模型或层次线性模型,正是为了解决上述难题而应运而生。它依据数据的层次性,将模型划分为多个层级,每个层级都拥有其独特的参数与随机效应。根据研究假设的不同,这些模型可以灵活地采用随机效应、固定效应或混合效应的形式。尽管在不同领域的应用中,其算法...
(一)基于重复测量数据的多水平模型思想 对于重复测量数据,传统方法(如一般线性模型)的做法是将数据合并,估计自变量(如组别因素、时间)的效应,这种做法忽略了个体间的变异,因为它假定个体之间是没有差异的。而现实情况是,数据的差异不仅体现在个体内(不同时间点...
本文针对教育舆情数据的层次结构特征，基于多水平模型整合舆情监测分析框架，设计教育舆情多维数据处理流程，通过多维数据集组织教育舆情数据，完善教育舆情决策支持系统，以期为教育舆情决策活动提供有效支持。一、教育舆情决策支持的多水平模型构建 近年来，一系列教育舆情事件相继发生，在互联网中引起强烈反响，对我国舆论场...
多水平模型打破“独立”条件 广义线性模型除要满足“线性”这一条件外,还有一个重要的条件就是“独立性" 。如果不满足线性条件,可以考虑广义可加模型;如果不满足独立性条件,则可以考虑多水平模型(Multilevel Model)。 1、什么是多水平? image.png (1)不难理解,所谓多水平数据,也就是自然形成的层次数据。
这种模型不需要建立在个体独立性的假设上,可以修正因观测数据的非独立性引起的参数标准误估计的偏倚。它可以同时分析低水平和高水平自变量对结局的影响,也可以分析随机斜率和跨水平交互作用等。此外,多水平模型还可以应用于处理具有层级效应的非连续型数据或离散型数据,如二分类数据。 在实际应用中,多水平模型的分析步骤...