以斯帖之友    儲值會員專區    聯絡我們    臉書粉絲頁    部落格
關鍵字搜尋
新增網頁1
 
 
 
【以斯帖實戰教學】2013年12月25日,階層線性模式(Hierarchical Linear Model : HLM)簡介 [推到 Facebook]
 

在醫學研究的領域中,階層性的資料結構相當常見。例如在醫院收集的病患資料,有一些是用來描述病患特徵的變數,如性別,年齡等;另外,有一些變數則在表現醫院的特性,如醫院層級別:醫學中心,區域醫院,地區醫院。此時,用傳統的迴歸模式來分析,會忽略了團體層級的影響(組內相關),而造成誤差的變異被低估。所以,較為適當的方法為使用多層次的分析(multilevel analysis)---也就是目前廣被使用的階層線性模式(Hierarchical Linear Model: HLM)。

 

在階層結構的資料中,主要的特徵爲具有個體層級以及總體層級,例如上述的例子中,病患即爲個體層級,而不同家的醫院即爲總體層級。此外,在重覆測量設計中,針對每一受試者(subject)在不同時間點測量感興趣的反應變項(response),亦可視爲階層化的資料,在這種情形下,個體層級爲不同次重覆測量,而總體層級爲不同的受試者(subject)。階層線性模式分析上的想法即爲將第一層各分層的迴歸係數(coefficient)當成是第二層反應變數(response),這樣的方式即爲斜率結果變項(slope as outcome)分析。在執行分析的軟體上,目前大多以HLM, STATA來進行階層線性模式的分析。

 

Reference:

Goldstein, H. (2011). Multilevel Statistical Models. 4th ed. London: Wiley.Raudenbush, S. W. and Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage.

 
 
新增網頁1
Copyright © 2017 以斯帖統計顧問股份有限公司 All Rights Reserved.
116-94 台北市文山區辛亥路四段130巷11號1樓(捷運辛亥站旁,點擊連結地圖)
電話:(02)2935-3311 傳真:(02)2935-3379  E-mail:service@estat.com.tw
.會員服務條款
.隱私權保護說明
.人才招募
.聯絡我們
.Facebook