自20世纪80年代以来，社会科学定量研究方法发展迅猛。其中多层统计分析模型（multilevelmodel）是最重要的进展之一。现今，在欧美学术界，多层模型已广泛地应用于教育学、人口学、组织学、社会学、心理学、经济学、流行病学和健康研究等各个领域。本书是国内第一本系统介绍各种多层模型的教学和科研参考书。
本书使用通俗语言介绍各种统计模型，深入浅出，理论联系实际，强调培养用计算机分析数据的能力；采用国际通用的著名统计软件SAS来演示各种多层模型的应用，结合具体的实例，由浅入深地逐步介绍如何使用不同的SAS程序，如ProcMIXED，Proc NLMIXED和ProcGLIMMIX，来进行各种多层资料的模型分析。参照《多层统计分析模型：方法与应用》的例题，读者便能使用自己的数据实践各种多层模型。
本书可作为综合性大学，医学院、财经大学，师范院校等相应专业的研究生或本科生教材，也可供实际应用工作者参考。
- 第1章 绪论
- 1.1 多层统计分析模型的理论框架
- 1.2 多层数据
- 1.3 多层数据中的变量
- 1.4 多层数据分析中的问题
- 1.5 多层统计分析模型的优点及其局限性
- 1.6 用于多层统计分析模型分析的计算机软件
- 第2章线性多层模型基础
- 2.1 组内相关系数
- 2.2 两水平多层模型的公式表述
- 2.3 模型假设
- 2.4 固定和随机回归系数
- 2.5 跨层交互作用
- 2.6 测量中心化
- 2.7 模型估计
- 2.8 模型拟合，假设检验和模型比较
- 2.9 水平1和水平2结局变异解释
- 2.10 建立多层模型的步骤
- 2.11 三水平及更多水平的线性多层模型
- 第3章 两水平线性多层模型应用
- 3.1 数据
- 3.2 空模型
- 3.3 用场景变量解释组间变异
- 3.4 在模型中纳入水平1解释变量
- 3.5 水平1随机斜率检验
- 3.6 跨层交互作用评估
- 3.7 模型构建中的其他问题
- 第4章 多层统计分析模型在纵向数据中的应用--发展模型
- 4.1 纵向数据的特征
- 4.2 传统纵向数据分析方法的局限性
- 4.3 发展模型
- 4.4 发展模型的公式表述
- 4.5 数据描述和数据整理
- 4.6 线性发展模型
- 4.7 曲线发展模型
- 第5章 离散型结局测量的多层统计分析模型
- 5.1 广义线性混合模型介绍
- 5.2 离散型结局测量多层模型及SAS程序
- 5.3 多层Logistic回归模型
- 5.4 多层累积Logistic回归模型
- 5.5 多层多项Logit模型
- 5.6 计数结局测量的多层模型
- 第6章 其他多层统计分析模型及相关论题
- 6.1 计数数据的多层零膨胀模型
- 6.2 混合效应混合分布模型
- 6.3 自助法多层模型
- 6.4 组基础模型
- 6.5 数据缺失值
- 6.6 多层统计分析模型的统计功效与样本量
- 结束语
- 参考文献
- 索引
