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目次
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高級心理統計學是心理學專業本科高年級和碩士階段要開設的重要課程，也是屬於心理學研究方法中比較高級階段，是近來年心理學科研和教學中需求很大的方向。本叢書便是應這一需求，作者團隊均為這一領域代表國內*高水平的專家學者。各分冊涵蓋高級心理統計學各方向的前沿分支，叢書兼具理論深度與實踐操作性，是廣大心理學專業師生的必備教材。同時也可以為其他相關學科學習參考。《多層線性模型》是在社會科學研究中，調查得來的數據往往具有層次結構（嵌套結構）的特點，具有層次結構的數據便是多層線性模型的使用範圍，這是心理學研究中常用的一種工具。
目次
第一章 多水平模型基礎
1.1 一般線性回歸模型和多水平數據
1.2 多水平模型基礎
1.3 多水平模型估計方法和參數檢驗簡介
1.4 多水平模型軟件簡介
第二章 普通多水平線性模型
2.1 普通多水平模型實例
2.2 使用MLwiN構建擬合兩水平線性模型
2.3 使用STATA構建擬合兩水平線性模型
2.4 使用SPSS構建擬合兩水平線性模型
2.5 使用Mplus構建擬合兩水平線性模型
第三章 多水平模型應用的專題
3.1 多水平分析中的中心化問題
3.2 增值評價和單位排序
3.3 三水平模型
3.4 基於MCMC算法的多水平模型
第四章 重復測量數據模型
4.1 重復測量數據的多水平模型
4.2 追蹤實驗數據的分析實例
4.3 多水平分數多項式（Fraction polynomial）模型
第五章 多水平兩分類logistic回歸模型
5.1 普通logistic回歸模型
5.2 使用MLwiN構建擬合多水平logistic回歸模型
5.3 使用STATA構建擬合多水平logistic回歸模型
5.4 使用Mplus構建擬合多水平logistic回歸模型
5.5 使用SPSS構建擬合多水平logistic回歸模型
5.6 三水平logistic回歸模型
第六章 多水平無序多分類multinomial logistic回歸模型
6.1 多水平無序多分類logistic回歸模型基礎
6.2 使用MLwiN構建擬合多水平多分類logistic回歸模型
6.3 使用STATA構建擬合多水平multinomial logistic回歸模型
6.4 使用SPSS構建擬合多水平multinomial logistic回歸模型
6.5 使用Mplus構建擬合多水平multinomial logistic回歸模型
第七章 多水平有序多分類logistic回歸模型
7.1 多水平有序多分類logistic回歸模型基礎
7.2 使用STATA構建擬合有序多分類logistic回歸模型
7.3 使用MLwiN構建擬合有序多分類logistic回歸模型
7.4 使用SPSS構建擬合有序多分類logistic回歸模型
7.5 使用Mplus構建擬合有序多分類logistic回歸模型
第八章 多水平泊松（Poisson）回歸模型
8.1 多水平泊松回歸模型基礎
8.2 使用MLwiN構建擬合泊松回歸模型
8.3 使用STATA構建擬合泊松回歸模型
8.4 使用SPSS構建泊松回歸模型
8.5 使用Mplus構建泊松回歸模型
第九章 多元多水平模型
9.1 多元多水平模型基礎
9.2 使用MLwiN構建擬合多元多水平模型
9.3 使用STATA構建多元多水平模型
9.4 使用Mplus構建多元多水平模型
9.5 使用SPSS構建多元多水平模型
9.6 多水平路徑分析模型
第十章 交叉分類和多身份模型
10.1 交叉分類模型基礎和使用MLwiN構建擬合的步驟
10.2 使用STATA構建交叉分類模型
10.3 使用Mplus構建交叉分類模型
10.4 使用SPSS構建交叉分類模型
10.5 多身份模型
第十一章 多水平生存分析模型
11.1 生存分析基礎和使用STATA擬合普通生存分析模型
11.2 多水平生存分析模型
11.3 離散時間變量的生存分析模型
第十二章 基於多水平模型的元分析
12.1 元分析模型基礎
12.2 基於多水平技術的元分析模型
12.3 用原始數據進行元分析
12.4 診斷檢驗準確性的元分析
第十三章 多水平數據中的缺失值的多重插補
13.1 多重插補基礎
13.2 使用REALCOM-Impute軟件插補二水平數據中的缺失值
13.3 基於多元多水平模型的多重插補
13.4 使用Mplus的多重插補功能處理多水平數據中的缺失值
第十四章 多水平研究中的樣本量計算
14.1 ICC在多水平數據研究樣本量估計中的作用
14.2 使用MLPowSim軟件估算多水平研究所需的樣本量
14.3 使用Mplus軟件估算多水平研究所需的樣本量
參考文獻
1.1 一般線性回歸模型和多水平數據
1.2 多水平模型基礎
1.3 多水平模型估計方法和參數檢驗簡介
1.4 多水平模型軟件簡介
第二章 普通多水平線性模型
2.1 普通多水平模型實例
2.2 使用MLwiN構建擬合兩水平線性模型
2.3 使用STATA構建擬合兩水平線性模型
2.4 使用SPSS構建擬合兩水平線性模型
2.5 使用Mplus構建擬合兩水平線性模型
第三章 多水平模型應用的專題
3.1 多水平分析中的中心化問題
3.2 增值評價和單位排序
3.3 三水平模型
3.4 基於MCMC算法的多水平模型
第四章 重復測量數據模型
4.1 重復測量數據的多水平模型
4.2 追蹤實驗數據的分析實例
4.3 多水平分數多項式（Fraction polynomial）模型
第五章 多水平兩分類logistic回歸模型
5.1 普通logistic回歸模型
5.2 使用MLwiN構建擬合多水平logistic回歸模型
5.3 使用STATA構建擬合多水平logistic回歸模型
5.4 使用Mplus構建擬合多水平logistic回歸模型
5.5 使用SPSS構建擬合多水平logistic回歸模型
5.6 三水平logistic回歸模型
第六章 多水平無序多分類multinomial logistic回歸模型
6.1 多水平無序多分類logistic回歸模型基礎
6.2 使用MLwiN構建擬合多水平多分類logistic回歸模型
6.3 使用STATA構建擬合多水平multinomial logistic回歸模型
6.4 使用SPSS構建擬合多水平multinomial logistic回歸模型
6.5 使用Mplus構建擬合多水平multinomial logistic回歸模型
第七章 多水平有序多分類logistic回歸模型
7.1 多水平有序多分類logistic回歸模型基礎
7.2 使用STATA構建擬合有序多分類logistic回歸模型
7.3 使用MLwiN構建擬合有序多分類logistic回歸模型
7.4 使用SPSS構建擬合有序多分類logistic回歸模型
7.5 使用Mplus構建擬合有序多分類logistic回歸模型
第八章 多水平泊松（Poisson）回歸模型
8.1 多水平泊松回歸模型基礎
8.2 使用MLwiN構建擬合泊松回歸模型
8.3 使用STATA構建擬合泊松回歸模型
8.4 使用SPSS構建泊松回歸模型
8.5 使用Mplus構建泊松回歸模型
第九章 多元多水平模型
9.1 多元多水平模型基礎
9.2 使用MLwiN構建擬合多元多水平模型
9.3 使用STATA構建多元多水平模型
9.4 使用Mplus構建多元多水平模型
9.5 使用SPSS構建多元多水平模型
9.6 多水平路徑分析模型
第十章 交叉分類和多身份模型
10.1 交叉分類模型基礎和使用MLwiN構建擬合的步驟
10.2 使用STATA構建交叉分類模型
10.3 使用Mplus構建交叉分類模型
10.4 使用SPSS構建交叉分類模型
10.5 多身份模型
第十一章 多水平生存分析模型
11.1 生存分析基礎和使用STATA擬合普通生存分析模型
11.2 多水平生存分析模型
11.3 離散時間變量的生存分析模型
第十二章 基於多水平模型的元分析
12.1 元分析模型基礎
12.2 基於多水平技術的元分析模型
12.3 用原始數據進行元分析
12.4 診斷檢驗準確性的元分析
第十三章 多水平數據中的缺失值的多重插補
13.1 多重插補基礎
13.2 使用REALCOM-Impute軟件插補二水平數據中的缺失值
13.3 基於多元多水平模型的多重插補
13.4 使用Mplus的多重插補功能處理多水平數據中的缺失值
第十四章 多水平研究中的樣本量計算
14.1 ICC在多水平數據研究樣本量估計中的作用
14.2 使用MLPowSim軟件估算多水平研究所需的樣本量
14.3 使用Mplus軟件估算多水平研究所需的樣本量
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