Multilevel Statistical Models

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出版者:Wiley; 3 edition 作者:Goldstein, Harvey 出品人: 页数:272 译者: 出版时间:2002-6-15 价格:99 装帧:Hardcover isbn号码:9780340806555 丛书系列:
图书标签
  • 统计建模
  • 多层模型
  • 层次模型
  • 混合效应模型
  • 纵向数据分析
  • 重复测量数据
  • 统计学
  • 数据分析
  • 生物统计学
  • 心理测量学
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具体描述

It is now generally recognised in many areas of the social, medical and other sciences that statistical data typically have complex hierarchical or multilevel structures in which individuals are grouped together in communities or institutions. This grouping affects their behaviour and multilevel modelling is now the accepted statistical technique for the analysis of this type of data. An understanding of these methods is vital for researchers in fields such as education, epidemiology, geography, child growth and social surveys, among others. This new edition brings the book fully up to date, explaining important new developments such as the use of Markov Chain Monte Carlo methods, bootstrapping and mulitvariate models. The book has been completely restructured for this third edition and extra space has been given to discussion of key issues such as missing data, measurement errors and multivariate models. Real-life examples are used throughout to illustrate clearly the theoretical concepts.

《Multilevel Statistical Models》是一部面向研究者和从业者的高级统计学参考书,主要聚焦于多层次分析模型(Multilevel Models)的理论与应用。这本书系统地介绍了如何利用这种统计方法处理复杂数据结构,尤其适用于涉及多个层级信息的研究情境。内容涵盖从基础概念到高级技术的详细解析,帮助读者深入理解多变量之间的关系以及不同层次间的相互作用。作者以严谨的逻辑展开,每个章节都充满实例和案例,使理论更加贴近实际应用场景。 书中首先明确了多层次模型的核心原理,帮助读者建立对数据结构及其复杂性的一种全面认知。这部分内容详细解释了固定效应与随机效应的区别,并通过图表和公式展示如何准确定义不同层级间的关系。同时,书籍还特别强调模型选择的关键因素,如数据规模、样本分布及变量类型等,指导读者在实际研究中做出科学合理的假设与设定。 接下来,内容进一步深入探讨了多层次分析的实际操作方法,涵盖数据预处理、模型构建与验证的重要环节。书中详细介绍了如何使用常用统计软件(如R、SAS等)进行模型拟合和结果解读,同时讲解了多种常见变量关系的处理技巧,如处理缺失数据、调整偏倚效应以及优化模型参数。这部分内容特别适合那些希望掌握具体技术细节并将其应用于研究项目的人。 此外,书籍不仅限于理论分析,更注重实践指导。每一章都包含丰富的案例研究,帮助读者通过实际数据验证所学知识。例如,通过对教育评估、医疗效果追踪和市场调查等领域的多层次建模案例,书中展示了如何在不同背景下灵活应用该方法。每个案例都配有详细的工作步骤和讨论,确保读者能够从中学到具体操作流程。 整体而言,这本书强调的是严谨的科学思维和对复杂数据的精准把握。它不仅提供了丰富的理论知识,还注重通过实践帮助读者提升分析能力,为从事相关研究或工作的人员提供有力支持。内容的全面性与实用性使其成为一本值得推荐的参考资料,适合希望深入理解多层次统计模型及其应用的学术和职业群体。 这本书特别适合那些希望在研究中提升数据处理水平、扩展分析工具箱的人士,同时也为跨学科领域的探索提供了坚实基础。无论是初学者还是有一定背景的专业人士,书中的内容都能带来重要启示和操作指南。通过系统学习,读者将能够更自信地面对复杂数据分析任务,并从中提取出宝贵的见解与解决方案。

作者简介

Harvey Goldstein, FBA is Director of the International Centre for Research on Assessment, Institute of Education, London, UK.

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