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HLM 8多層次模式分析軟體

HLM 8多層次模式分析軟體

  • HLM 8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

Announcing the Release of HLM 8.1


December 17, 2020 Mathilda du Toit
SSI is pleased to announce the immediate availability of HLM 8.1. The update contains substantial improvements and bug fixes over and above HLM 8.0, which was released in 2019. Users are encouraged to update their installations. Users with active SSI Live™ HLM subscription licenses can obtain this update free of charge by logging into My Account.


List of updates:

GUI:
Improvements and corrections to model specification in GUI for multiple outcome models, HLM4 etc.
Corrected problems with the Exploratory Statistics options in HLM2 and 3.


Output files:
Problems with mixed model formulation in output file corrected for a number of cases, for example HLM4 and multiple outcome models.
Confidence intervals for taus refined.
Problems regarding production of and correct writing to residual files fixed.

Analyses:
Problems with degrees of freedom in HLM4 models has been fixed.
Revision of the weights implementation has been undertaken: only marginal weighting now implemented.
Graphing related crashes for categorical outcomes have been fixed.
Diagonalization of matrices revised.
Missing data issues in HLM3, HLM4, HCM2, HCM3 and HLMHCM addressed.
Additional information added to output files for the AI routine in the case of improper imputation.
 

產品安裝硬體規格

操作系統

Windows 7, 8, 10
 
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HLM 8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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