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HLM 7多層次模式分析軟體

HLM 7多層次模式分析軟體

  • HLM 7多層次模式分析軟體
  • 編號
  • 類別
    研究分析軟體
  • 介紹
    在社會研究和其它領域中,研究的數據通常是分層(hierarchical)結構的,也就是說,單獨研究的課題可能會被分類或重新劃分到具有不同特性的分組中.在這種情況下,個體可以被看成是研究的第一層(level-1)單元,而那些區分開他們的組也就是第二層(level-2)單元.這可以被進一步的延伸,第二層(level- 2)的單元也可以被劃分到第三層單元中。
  • 價格

New in HLM 6

HLM6大大的擴展了可以被評估的分層模型的範圍,它同樣提供了比先前版本更大的便利。下面是有關關鍵新特徵和選項的綜述,數據的新的圖形顯示技術,大大擴展了擬合模型的圖形能力在分層或混合模型中顯示帶或不帶下標的模型等式-方便保存發表。詳細地呈現分佈假設和關聯函數(link function)帶有便利Windows界面的適用於線性模型和非線性關聯函數(link function)處理的交叉分類(Cross-classified)隨機因子模型在二層分層的廣義線性模型(HGLM)中的帶EM演算法的適用於穩定收斂(stable convergence)和精確評估的高階Laplace近似值針對3層數據的多項式和序數模型方便地從多種其它的軟件包中導入數據,包括最新版本的SAS,SPSS和STATA等Residual文件能夠直接保存成
SPSS(*.sav)或STATA(*.dta)格式文件基於MDM文件格式進行分析,替換掉先前的極不靈活的SSM文件格式HLM 7是相容Windows 8的,他在windows 8的測試報告中沒問題。

HLM 7是與Windows 7相容,在Windows7上的相容性和可靠性已順利通過微軟設計的測試,它可以同時在32位和64位版本中使用。與Windows 7相容的產品安裝無後顧之憂,並可靠的在Windows 7上運行。
 

HLM 7多層次模式分析軟體

在社會研究和其它領域中,研究的數據通常是分層(hierarchical)結構的,也就是說,單獨研究的課題可能會被分類或重新劃分到具有不同特性的分組中.在這種情況下,個體可以被看成是研究的第一層(level-1)單元,而那些區分開他們的組也就是第二層(level-2)單元.這可以被進一步的延伸,第二層(level- 2)的單元也可以被劃分到第三層單元中。

在這個方面很典型的示例:比如教育學(學生位於第一層,學校位於第二層,學校分佈是第三層),又比如社會學(個體在第一層,相鄰的個體在第二層)很明顯在分析這樣的數據時,需要專業的軟體。分層線性和非線性模型(也稱為多層模型)的建立是被用來研究單個分析中的任意層次間的關係的,而不會在研究中忽略掉分層模型中各個層次間相關的變異性,HLM程序包能夠根據結果變量來產生帶說明變量(explanatory variable,利用在每層指定的變量來說明每層的變異性)的線性模型。

HLM不僅僅估計每一層的模型係數,也預測與每層的每個採樣單元相關的隨機因子(random effects)雖然HLM常用在教育學研究領域(該領域中的數據通常具有分層結構),但它也適合用在其它任何具有分層結構數據的領域,這包括縱向分析(longitudinalanalysis),在這種情況下,在個體被研究時的重複測量可能是嵌套(nested)的。

另外,雖然上面的示例暗示在這個分層結構的任意層次上的成員(除了處於最高層次的)是嵌套(nested)的,HLM同樣可以處理成員關係為交叉(crossed),而非必須是套(nested)的情況,在這種情下,一個學生在他的整個學習期間可以是多個不同教室裡的成員。 HLM程序包可以處理連續,計數,序數和名義結果變量(outcome varible),及假定一個在結果期望值和一系列說明變量(explanatory variable)的線性組合之間的函數關係。這個關係通過合適的關聯函數來定義,例如identity關聯(連續值結果)或logit關聯(二元結果)。
 

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