HLM6-软件操作课件.ppt

1、HLM6 软件操作中国人民大学统计学院陈堰平 1ppt课件 分层线性模型(Hierarchical linear Model，简称 HLM，又称多层线性模型，Multilevel Linear Model)，HLM6.0 是分层线性模型软件，包含线性和非线性部分，可以读取大部份统计软件的数据如 SPSS,SAS,SYSTAT及STATA等等。HLM常用于社会科学和行为科学，因为它常有嵌套结构(Nested Structure)的数据，因此需用次模型(Sub-Model)或分层线性模型(Hierarchical Model)，HLM就是设计来专门解决此类问题的，HLM提供的模型包括2-level

2、 models、3-level models、Hierarchical Generalized Linear Models(HGLM)和Hierarchical Multivariate Linear Models(HMLM)等。2ppt课件HLM6 的五个模块3ppt课件The HLM program encompasses 5 modules that may be used to fit different types of models:The HLM2 module is used to fit two-level linear and non-linear(HGLM)models.

3、It offers the widest array of special features,output,and hypothesis testing options.The HLM3 module is used to fit three-level linear and non-linear(HGLM)models.The range of features are similar to that of HLM2.4ppt课件 The HMLM module allows estimation of multivariate normal models from incomplete d

4、ata.Within the framework of HMLM,it is possible to estimate models having An unrestricted covariance structure,that is a full covariance matrix.A model with homogenous level-1 variance and random intercepts and/or slopes at level-2.A model with heterogeneous variances at level 1(a different variance

5、 for each occasion)and random intercepts and/or slopes at level 2.A model that includes a log-linear structure for the level-1 variance and random intercepts and/or slopes at level 2.A model with first-order auto-regressive level-1 random errors and random intercepts and/or slopes at level 2.5ppt课件

6、HMLM2 allows for study of multivariate outcomes for persons who are,in turn,nested within higher-level units and offers similar modeling features as HMLM.The HCM2 module is used for two-level cross-classified random effects models,where lower-level units are cross-classified by two higher-level unit

7、s.6ppt课件 原始数据的格式：SPSS、ASCII、SAS、SYSTAT 学生版的限制：对于两层模型，层1最多7200条观测，层2最多350条观测对于三层模型，层1、2、3最多只能有7500、1700、60条观测每层不能超过5个效应（Effects），效应的总数不能超过25个 下载地址：ftp:/ 两层模型 三层模型 分层广义线性模型（HGLM）分层多元线性模型（HMLM）HLM6的作图功能8ppt课件一、两层模型 对于ASCII格式的数据，ID变量必须是字符型，对于其它格式，可以是字符或数值型 层一数据必须以层二单元ID分组，并在导入HLM前排序 如果ID是数值型，范围必须在 到 之间。

8、如果是浮点数，则小数部分被忽略 字符型的ID不能超过12位。给定层的ID必须一样宽度关于ID变量（P17）9ppt课件 Hierarchical Linear Models 第四章实例讲解实例讲解10ppt课件层层2数据数据11ppt课件层层1数据数据12ppt课件13ppt课件14ppt课件15ppt课件指定层1变量16ppt课件指定层2变量17ppt课件 保存MDM模板 生成MDM文件 查看MDM的统计量18ppt课件MDM的描述统计量19ppt课件20ppt课件选择层选择层1的结果变量的结果变量21ppt课件无条件模型无条件模型22ppt课件对中方式对中方式23ppt课件填加层填加层1解

9、释变量解释变量24ppt课件 In the level-2 model,both the intercept and SES slope are to be modeled as dependent on the schools mean social class(MEANSES)and school sector(SECTOR).25ppt课件填加层填加层2的解释变量的解释变量26ppt课件27ppt课件混合模型混合模型28ppt课件Using level subscripts29ppt课件指定层指定层1系数为随机的或非随机的系数为随机的或非随机的30ppt课件结果分析（与课本结果分析（与课

10、本82页表页表4.5比较）比较）31ppt课件基本设置基本设置32ppt课件层层1的残差数据的残差数据33ppt课件层层2的残差数据的残差数据34ppt课件 手册P3646 结合SPSS的描述统计和统计图功能层1残差的分析层2残差的分析残差分析残差分析35ppt课件 层1模型在生成MDM文件时逐条删除在分析时逐条删除analysis of multiply-imputed data（Section 9.2）层2模型，因假设是完全的，如果有缺失 impute a value删除 methods described in Section 9.2确实数据的处理（确实数据的处理（P4648）36ppt

11、课件其他设置其他设置37ppt课件收敛的控制（收敛的控制（P49）38ppt课件39ppt课件Estimation control 40ppt课件To put constraints on fixed effects41ppt课件层层1异方差建模异方差建模42ppt课件假设检验假设检验43ppt课件44ppt课件45ppt课件 Models without a level-1 intercept Coefficients having a random effect with no corresponding fixed effect46ppt课件二、三层模型数据是课本第八章数据是课本第八章D

12、ata input requires a level-1 file(in our illustration a time-series data file),a level-2 file(child-level file),and a level-3(school level)file47ppt课件48ppt课件49ppt课件50ppt课件三、分层广义线性模型（HGLM）51ppt课件52ppt课件53ppt课件 示例数据ExamplesChapter6THAIU1.HLM54ppt课件其它软件 VARCL http:/www.gamma.rug.nl/iechome.html BMDP5-V http:/ MLn http:/www.ioe.ac.uk/multilevel PROC MIXED http:/ MIXOR 和 MIXREG http:/www.uic.edu/hedeker/mixdos.html55ppt课件Thank You!56ppt课件