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多層次模型 multilevel modeling

多層次模型 multilevel modeling. 陳正昌. 兩種謬誤. 如果是根據 群體 的特質來推斷其中 個體 的特質，即是犯了 生態謬誤 （ ecological fallacy ）（ 以群體所做的分析 ， 關聯較高 ） 反之，若依據 個體 的特質而推論 群體 的特質，則犯了 原子論式的謬誤 （ atomistic fallacy ）（ 要加總需符合組內一致、組間有差異的統計檢驗 ）. 不同層次 ( 階層 ) 的資料 - 1. 不同層次 ( 階層 ) 的資料 - 2. 一般線性模式基本觀念. 迴歸分析： 變異數分析： 共變數分析：. 截距與斜率均相同.

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多層次模型 multilevel modeling

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Presentation Transcript

  1. 多層次模型multilevel modeling 陳正昌

  2. 兩種謬誤 • 如果是根據群體的特質來推斷其中個體的特質，即是犯了生態謬誤（ecological fallacy）（以群體所做的分析，關聯較高） • 反之，若依據個體的特質而推論群體的特質，則犯了原子論式的謬誤（atomistic fallacy）（要加總需符合組內一致、組間有差異的統計檢驗）

  3. 不同層次(階層)的資料-1

  4. 不同層次(階層)的資料-2

  5. 一般線性模式基本觀念 • 迴歸分析： • 變異數分析： • 共變數分析：

  6. 截距與斜率均相同 平均及影響效果都相同

  7. 截距不同、斜率相同 平均不相同 影響效果相同

  8. 截距相同、斜率不同 平均相同 影響效果不同

  9. 截距與斜率均不同 平均不相同 影響效果不相同

  10. 多層次模型的各種名稱 • 階層線性模式(hierarchical linear models) • 多階層線性模式 (multilevel linear models) • 混合效果模式 (mixed-effects models) • 隨機效果模式 (random-effects models) • 隨機係數迴歸模式 (random coefficient regression models)

  11. 較專業且易使用 多層次模型的各種分析軟體 • HLM 7.0 • MLwiN 2.23 • SPSS 19.0 • SAS 9.2 • Stata 11.1 • Systat 13.0 • Genstat 13.1

  12. 高階迴歸是對低階迴歸係數做解釋，而不是對依變項本身做解釋高階迴歸是對低階迴歸係數做解釋，而不是對依變項本身做解釋 多層次模型示意圖

  13. 階層二預測變項對依變項的效果 階層一預測變項對依變項的效果 階層二預測變項與階層一預測變項的交互作用 多層次模型的完整模型(截距及斜率模型) • 階層一： • 階層二： • 一般模式：

  14. 多層次模型的六大次模型 • 隨機效果單因子變異數分析(one-way ANOVA with random effects ) • 隨機效果單因子共變數分析 (one-way ANCOVA with random effects) • 隨機係數迴歸模型 (random coefficients regression model) • 截距模型(intercept-as-outcomes regression ) • 脈絡模型(contextual model) • 非隨機變化斜率模型 (a model with nonrandomly varying slopes)

  15. 多層次模型的六大次模型摘要

  16. 進行HLM之準備工作-1 在SPSS中彙整資料

  17. 進行HLM之準備工作-2 建立MDM檔

  18. 進行HLM之準備工作-3 選擇HLM2

  19. 進行HLM之準備工作-4 選擇SPSS檔案

  20. 進行HLM之準備工作-5 選擇階層一檔案

  21. 進行HLM之準備工作-6 選擇ID及變項

  22. 進行HLM之準備工作-7 選擇階層二檔案

  23. 進行HLM之準備工作-8 選擇ID及變項

  24. 進行HLM之準備工作-9 指定mdm名稱

  25. 進行HLM之準備工作-10 指定mdmt名稱

  26. 進行HLM之準備工作-11 建立MDM檔

  27. 進行HLM之準備工作-12 查看統計量

  28. 進行HLM之準備工作-13 各項統計量

  29. 進行HLM之準備工作-14 完成

  30. 隨機效果單因子變異數分析-1 • 有群體及個體層次之區別 • 僅有依變項(結果變項) • 沒有任何預測(解釋)變項 • 多被視為起始模式，稱為虛無模型(null model)、零模型(empty model)或基準線模型(baseline model)

  31. 隨機效果單因子變異數分析-2 • 階層一： • 階層二： • 一般模式： • 內在組別相關係數ICC：代表組內個體相關的程度

  32. 指定結果變項 如果不設隨機誤差，則等於求全體的平均數 隨機效果單因子變異數分析-3

  33. 隨機效果單因子變異數分析-4 進行分析

  34. 隨機效果單因子變異數分析-5 觀看結果

  35. 隨機效果單因子變異數分析-6

  36. 隨機效果單因子變異數分析-7

  37. 隨機效果單因子變異數分析-8

  38. 隨機效果單因子變異數分析-9 未加權平均數(截距) 小於0.059, 低度組內相關 0.059~0.138,中度組內相關 大於0.138, 高度組內相關 也有建議以0.12為取決點 各縣市間平均受教年數(截距)有顯著差異

  39. 一般迴歸模式-1 • 階層一加入預測變項 • 截距及斜率均設定為固定效果

  40. 一般迴歸模式-2 • 階層一： • 階層二： • 一般模式：

  41. 一般迴歸模式-3

  42. 一般迴歸模式-4 截距(顯著) 斜率(顯著)

  43. 一般迴歸模式-4 (平移) 依變項總平均 斜率

  44. 隨機效果單因子共變數分析-1 • 階層一加入預測變項 • 斜率設定為固定效果

  45. 隨機效果單因子共變數分析-2 • 階層一： • 階層二： • 一般模式：

  46. 隨機效果單因子共變數分析-2 無誤差項，為固定效果

  47. 隨機效果單因子共變數分析-3

  48. 隨機效果單因子共變數分析-4

  49. 隨機效果單因子共變數分析-5

  50. 隨機效果單因子共變數分析-6 斜率為固定效果

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