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请教HLM相关的问题

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书生

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电梯直达

楼主

发表于 2011-8-18 12:29:29 |只看该作者 |倒序浏览

Kenny,你好
我有个关于HLM的问题想请教你。
就是在构建HLM模型的时候，当添加了一个level 1的预测变量X，在第二层就会自动生成一个以斜率项为结果（slope as outcome）变量的方程β1=γ10+μ1（系统默认的是β1=γ10）,如何来确定什么时候加入μ1，什么时候不加入μ1。

我查阅了一些资料，但是还不是特别懂，如何设定μ1

level 1  Y=β0+β1(X)+r

level 2
   β0=γ00+μ0
   β1=γ10+μ1% p3 ]8 |2 T. l2 q1 j' C

0 k3 q5 C! q$ I: v4 I) s' ^谢谢
, F; H# y4 E7 B; f- w祝好！
+ Y' T( \; I: s  b0 x6 g
5 }- `+ o6 t) z  h

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Kenneth

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沙发

发表于 2011-8-19 13:24:35 |只看该作者

回复 1楼 lbnous 的帖子
lbnous,
level 1  Yij=β0j+β1j(Xij)+rij
level 2
   β0j=γ00+μ0
   β1j=γ10+μ1

这个模型中 μ1 代表什么？它代表一个随机数值。如果 μ1=0，也就还是模型中没有μ1的话，那么β1j=γ10 (一个常数)，也就是每一层（j）的β1都是一样的，等如γ10。

如果多加了一个随机项μ1，那就代表虽然你对每一层的斜率的估计是γ10，但是你容许误差。那真正的估计就不一定是γ10，而是（γ10+μ1）了。

所以，当你不容许每一层的斜率有变的情形下，就是 β1j=γ10；如果你容许每一层的斜率有可能不同的话，就是β1j=γ10+μ1。

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lbnous

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板凳

发表于 2011-8-19 15:50:57 |只看该作者

好的，谢谢kenny,我再好好看看。

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lbnous

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地板

发表于 2011-8-19 23:40:22 |只看该作者

回复 2楼 Kenneth 的帖子
Kenny，你好
针对这个问题，我继续请教你两个个问题。
level 1  Yij=β0j+β1j(Xij)+rij2
level 2
   β0j=γ00+μ0
   β1j=γ10+μ1

（1）在这个模型中，加入μ1与否，是不是与研究者对Xij的定义或相关理论有关呢？
（2）是否可以通过检验Var(μ1)=0来确定呢？如果统计结果不支持Var(μ1)=0，那么β1j的评估就是γ10+μ1；如果统计结果支持Var(μ1)=0，那么β1j的评估就是γ10。
谢谢
祝好！

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Kenneth

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5楼

发表于 2011-8-20 10:58:26 |只看该作者

回复 4楼 lbnous 的帖子
Lbnous,
我完全同意你的看法。
第一、Xij 是什么很影响到底 β1j (就是Xij对Yij的影响嘛) 是不是每一层都是一个常数。
第二、如果 Var(μ1)=0 就代表这个东西没有方差，也就是每层的 β1j 不会改变地等如一个常数 γ10 了。

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lbnous

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6楼

发表于 2011-8-20 11:03:00 |只看该作者

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谢谢，Kenny
Good luck!

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chienhsin

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7楼

发表于 2011-8-30 20:22:05 |只看该作者

回复 4楼 lbnous 的帖子

和理論有關，我覺得和研究者預期結果可以推論範圍，也因此和抽樣方法有關。

假設上層的研究對象是「公司」，某產業公司有500家，研究者如果希望B1j會因公司而改變，如Kenny所說，這時需加入u1。因此，抽樣設計就需要從這500家「隨機」抽出例如500家，而不是便利的抽樣。

相對的，如果我們的樣本是便利的抽樣，例如50家公司，我們很難推論到這500家，因此也無須設定u1。

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lbnous

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8楼

发表于 2013-11-5 21:00:46 |只看该作者

chienhsin 发表于 2011-8-30 20:22 / o, D# _4 t: \$ b& ^5 |6 T
回复 4楼 lbnous 的帖子
9 d% o9 Y. ?0 p% V) E
. r( l) d0 R' z和理論有關，我覺得和研究者預期結果可以推論範圍，也因此和抽樣方法有關。

谢谢您的回复和解答。是否添加随机项是与理论界定和抽样有关系。

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