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订阅关于阶层线性模型的原理与应用的评论:
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0 有用 苏格拉底大王 2009-09-12 23:44:58
需要读第二遍
1 有用 做一朵向日葵 2014-04-01 17:58:09
我竟然学会了
0 有用 姚之之 2011-01-20 21:32:09
论文参考
0 有用 Stacey 2010-04-02 09:02:17
数理统计没学好,很难理解。但是阶层线性模型是发展趋势了,用于教育心理分析很有用。可惜我天资愚钝又不好学,可惜了。
0 有用 Amadeus 2020-01-07 10:21:48
非常好的入门书,对一般线性模型稍有了解即可入手。HLM面对的问题非常实际,即数据存在嵌套结构时,如何在个体层面回归。简单aggregate丢失信息,推论至个体产生生态谬误。而segregate又会违反独立观测假设,在研究组间差异时增加一类错误,组内时增加二类错误。最好的办法是在组间差异显著,icc足够大时同时考虑个体与群体层面的变量,分层进行回归。本书的优点在于,给出公式,却不囿于繁琐推导,列出最... 非常好的入门书,对一般线性模型稍有了解即可入手。HLM面对的问题非常实际,即数据存在嵌套结构时,如何在个体层面回归。简单aggregate丢失信息,推论至个体产生生态谬误。而segregate又会违反独立观测假设,在研究组间差异时增加一类错误,组内时增加二类错误。最好的办法是在组间差异显著,icc足够大时同时考虑个体与群体层面的变量,分层进行回归。本书的优点在于,给出公式,却不囿于繁琐推导,列出最小学习路径,初学者不至于顾此失彼,高阶学习者亦可从其他章节了解数学推导以及分层glm (展开)
0 有用 Amadeus 2020-01-07 10:21:48
非常好的入门书,对一般线性模型稍有了解即可入手。HLM面对的问题非常实际,即数据存在嵌套结构时,如何在个体层面回归。简单aggregate丢失信息,推论至个体产生生态谬误。而segregate又会违反独立观测假设,在研究组间差异时增加一类错误,组内时增加二类错误。最好的办法是在组间差异显著,icc足够大时同时考虑个体与群体层面的变量,分层进行回归。本书的优点在于,给出公式,却不囿于繁琐推导,列出最... 非常好的入门书,对一般线性模型稍有了解即可入手。HLM面对的问题非常实际,即数据存在嵌套结构时,如何在个体层面回归。简单aggregate丢失信息,推论至个体产生生态谬误。而segregate又会违反独立观测假设,在研究组间差异时增加一类错误,组内时增加二类错误。最好的办法是在组间差异显著,icc足够大时同时考虑个体与群体层面的变量,分层进行回归。本书的优点在于,给出公式,却不囿于繁琐推导,列出最小学习路径,初学者不至于顾此失彼,高阶学习者亦可从其他章节了解数学推导以及分层glm (展开)
0 有用 这里是哪里啊 2019-04-02 11:16:52
简易、好懂,有具体的论文例子,说明比较详细,有些地方稍显啰嗦,但是对初学者友好,认真看几天可以上手。前几章的原理和最后一章的统计工具介绍,非常实用。作为初学,可以短期上手,好评
0 有用 蚊字搬运工 2018-03-13 19:36:14
学习阶层线性模型的不错的工具书,文章是以HLM软件为例介绍的,当然也涉及SPSS做层次分析。所以如果你用SAS等其他软件的话,操作上可能会有差异。
0 有用 可爱多多多 2015-05-22 16:31:50
第九章手把手教HLM操作实在太友好了。
1 有用 做一朵向日葵 2014-04-01 17:58:09
我竟然学会了