HLM软件操作简介

HLM6软件操作中国人民大学统计学院陈堰平分层线性模型(HierarchicallinearModel，简称HLM，又称多层线性模型，MultilevelLinearModel)，HLM6.0是分层线性模型软件，包含线性和非线性部分，可以读取大部份统计软件的数据如SPSS,SAS,SYSTAT及STATA等等。HLM常用于社会科学和行为科学，因为它常有嵌套结构(NestedStructure)的数据，因此需用次模型(Sub-Model)或分层线性模型(HierarchicalModel)，HLM就是设计来专门解决此类问题的，HLM提供的模型包括2-levelmodels、3-levelmodels、HierarchicalGeneralizedLinearModels(HGLM)和HierarchicalMultivariateLinearModels(HMLM)等。HLM6的五个模块TheHLMprogramencompasses5modulesthatmaybeusedtofitdifferenttypesofmodels:TheHLM2moduleisusedtofittwo-levellinearandnon-linear(HGLM)models.Itoffersthewidestarrayofspecialfeatures,output,andhypothesistestingoptions.TheHLM3moduleisusedtofitthree-levellinearandnon-linear(HGLM)models.TherangeoffeaturesaresimilartothatofHLM2.TheHMLMmoduleallowsestimationofmultivariatenormalmodelsfromincompletedata.WithintheframeworkofHMLM,itispossibletoestimatemodelshavingAnunrestrictedcovariancestructure,thatisafullcovariancematrix.Amodelwithhomogenouslevel-1varianceandrandominterceptsand/orslopesatlevel-2.Amodelwithheterogeneousvariancesatlevel1(adifferentvarianceforeachoccasion)andrandominterceptsand/orslopesatlevel2.Amodelthatincludesalog-linearstructureforthelevel-1varianceandrandominterceptsand/orslopesatlevel2.Amodelwithfirst-orderauto-regressivelevel-1randomerrorsandrandominterceptsand/orslopesatlevel2.HMLM2allowsforstudyofmultivariateoutcomesforpersonswhoare,inturn,nestedwithinhigher-levelunitsandofferssimilarmodelingfeaturesasHMLM.TheHCM2moduleisusedfortwo-levelcross-classifiedrandomeffectsmodels,wherelower-levelunitsarecross-classifiedbytwohigher-levelunits.原始数据的格式：SPSS、ASCII、SAS、SYSTAT学生版的限制：对于两层模型，层1最多7200条观测，层2最多350条观测对于三层模型，层1、2、3最多只能有7500、1700、60条观测每层不能超过5个效应（Effects），效应的总数不能超过25个下载地址：主要内容两层模型三层模型分层广义线性模型（HGLM）分层多元线性模型（HMLM）HLM6的作图功能一、两层模型对于ASCII格式的数据，ID变量必须是字符型，对于其它格式，可以是字符或数值型层一数据必须以层二单元ID分组，并在导入HLM前排序如果ID是数值型，范围必须在到之间。如果是浮点数，则小数部分被忽略字符型的ID不能超过12位。给定层的ID必须一样宽度关于ID变量（P17）HierarchicalLinearModels第四章实例讲解层2数据层1数据指定层1变量指定层2变量保存MDM模板生成MDM文件查看MDM的统计量MDM的描述统计量选择层1的结果变量无条件模型bold黑体：按总平均数对中bolditalic黑斜体：按层-2平均数（组平均数）对中对中方式填加层1解释变量Inthelevel-2model,boththeinterceptandSESslopearetobemodeledasdependentontheschool'smeansocialclass(MEANSES)andschoolsector(SECTOR).填加层2的解释变量混合模型Usinglevelsubscripts指定层1系数为随机的或非随机的结果分析（与课本82页表4.5比较）基本设置层1的残差数据层2的残差数据手册P36~46结合SPSS的描述统计和统计图功能层1残差的分析层2残差的分析残差分析层1模型在生成MDM文件时逐条删除在分析时逐条删除analysisofmultiply-imputeddata（Section9.2）层2模型，因假设是完全的，如果有缺失imputeavalue删除methodsdescribedinSection9.2确实数据的处理（P46~48）其他设置收敛的控制（P49）EstimationcontrolToputconstraintsonfixedeffects层1异方差建模假设检验Modelswithoutalevel-1interceptCoefficientshavingarandomeffectwithnocorrespondingfixedeffect二、三层模型数据是课本第八章Datainputrequiresalevel-1file(inourillustrationatime-seriesdatafile),alevel-2file(child-levelfile),andalevel-3(schoollevel)file三、分层广义线性模型（HGLM）示例数据\Examples\Chapter6\THAIU1.HLMThankYou!