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请教HLM相关的问题

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楼主
发表于 2011-8-18 12:29:29 |只看该作者 |倒序浏览
Kenny,你好
1 m! ?  Y" y* P% T我有个关于HLM的问题想请教你。8 H4 R* v* S" e: d
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。
+ c( i8 [3 Y) |" {7 [
. b8 j  O0 R' Y- f$ q9 e2 z0 d我查阅了一些资料,但是还不是特别懂,如何设定μ1& k* c9 G# E* n4 n/ m$ q

, w6 x/ d+ [4 d" v: ~5 vlevel 1  Y=β0+β1(X)+r
2 r1 _) _. K' d# ^2 \$ H* F  q: t: g! z
level 2
4 U# ]* G% K* c      β0=γ00+μ0
9 F6 \. I# T7 v1 X0 |+ a0 H      β1=γ10+μ1
& P' j+ h0 I6 j. _! r$ o6 c# h& Y* N8 s% q( R& v6 Z
谢谢3 X0 E2 y% n0 _5 w
祝好!) R, B% y0 q! B( W0 R

; e/ N5 }6 U& o7 ~3 s+ x  g" n
                ; X+ l- l* Y! P0 O. r

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发表于 2011-8-19 13:24:35 |只看该作者
回复 1楼 lbnous 的帖子
0 p& H2 K' b! G* R3 l  Hlbnous,
( M# z4 W* O9 n% |" U/ N6 T8 Slevel 1  Yij=β0j+β1j(Xij)+rij6 f, k+ V& v( `/ D( v
level 24 g; y5 `  G# [% A
      β0j=γ00+μ04 `* ]% q& q. O# E5 r: Y! u
      β1j=γ10+μ1) q# x1 g% L9 I6 o# q2 [

; X: C9 P9 O) {8 d: E7 _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。
' l4 W0 L( @$ d  m$ D& i$ b* j  J9 U
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。) }( r7 w6 ?1 @1 Y8 M3 M/ G+ Z5 S4 S
7 R* t5 ?! a* r. R# }
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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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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发表于 2011-8-19 23:40:22 |只看该作者
回复 2楼 Kenneth 的帖子
& k( b$ F% V+ U% j- y; nKenny,你好
3 S2 O: v" d. P, v. g4 M: t针对这个问题,我继续请教你两个个问题。- U! K  e) {  `( f
level 1  Yij=β0j+β1j(Xij)+rij2
/ V. d. \" z1 }& f! |, N' ~: e! ~level 2
, ~# _; q$ n* f' l  T. p      β0j=γ00+μ0
9 ]7 @5 L2 P9 p0 o$ t6 p& E" i      β1j=γ10+μ1, m7 e1 A: B% i7 y2 K6 K
  , ~" O0 s: H  n6 P1 O
(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?
5 W+ e6 S6 a. g5 ](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。
% \) N! q& r1 l, A. i谢谢
. X5 f$ J: o8 a4 _- k+ `8 b祝好!
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发表于 2011-8-20 10:58:26 |只看该作者
回复 4楼 lbnous 的帖子' _5 x+ R1 }% T  z) k( \
Lbnous,7 D! m- R4 u1 U* f( [; d, o
我完全同意你的看法。, w! E3 V; k6 K6 ?5 q3 r
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。
: r! t% o0 d3 U+ F; ?# ]8 ~4 G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。
. A) E4 T- U# X3 r   
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回复 5楼 Kenneth 的帖子, X4 M, q' _! C2 P  m1 i2 }3 \
, q  q- B! d& W
谢谢,Kenny
, b, B( T! g9 j   Good luck!
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发表于 2011-8-30 20:22:05 |只看该作者
回复 4楼 lbnous 的帖子* R' n" i; f4 ~' W# }0 d9 ^
2 |; m6 S$ {4 ]& {; Z. D* S0 E& T
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。9 q% r6 a8 x% {* g. B
6 a0 ]4 v* G4 D  L
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。% z2 h: F9 j( _1 C* ^5 v% I* _

/ U+ H2 @7 H& L6 X8 n  Z8 M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。: }( {  X+ H) y. f1 |: I

% H- ]7 w5 ?5 a% W: i
$ T5 g/ w/ F  \+ \7 ^1 u, H; m6 ~% K9 G: c. k6 ^
1 ?3 h" j# V6 X, }) P) d
   
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发表于 2013-11-5 21:00:46 |只看该作者
chienhsin 发表于 2011-8-30 20:22 6 ~  s5 j! _1 u& H3 i
回复 4楼 lbnous 的帖子
) {# K$ N" a# W5 `/ x' Y* K* d  u& Y3 L' Q  o( A: a2 J" E
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。

) \3 L8 g  K8 \9 S8 I5 g1 m/ b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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