HLM 7多層次模式分析軟體
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類別研究分析軟體
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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。
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價格
New in HLM 6
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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